본문으로 건너뛰기

SciPy를 사용하여 선형 대수 연산 수행하는 방법

SciPy를 사용하여 선형 대수 연산을 수행하는 단계별 튜토리얼을 제공합니다.

단계 1: SciPy 설치하기​

먼저, 컴퓨터에 SciPy를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 터미널에서 실행하여 설치할 수 있습니다:

pip install scipy

단계 2: 필요한 모듈 가져오기​

SciPy를 설치한 후, 선형 대수 연산을 수행하기 위해 필요한 모듈을 가져와야 합니다. 이 튜토리얼에서는 주로 numpy와 scipy.linalg 모듈을 사용할 것입니다. 다음과 같이 모듈을 가져올 수 있습니다:

import numpy as np
from scipy import linalg

단계 3: 행렬과 벡터 생성하기​

선형 대수 연산을 수행하기 위해 행렬과 벡터를 생성해야 합니다. numpy 모듈을 사용하여 생성할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:

행렬 생성하기:​

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])

벡터 생성하기:​

vector = np.array([1, 2, 3])

단계 4: 기본 연산 수행하기​

이제 행렬과 벡터를 가지고 기본적인 선형 대수 연산을 수행해 봅시다.

행렬 곱셈:​

행렬 곱셈을 수행하기 위해 numpy.dot() 함수나 @ 연산자를 사용할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
result = np.dot(matrix1, matrix2)

또는

result = matrix1 @ matrix2

행렬 전치:​

행렬의 전치를 구하기 위해 numpy.transpose() 함수나 .T 속성을 사용할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
transpose = np.transpose(matrix)

또는

transpose = matrix.T

행렬 역행렬:​

행렬의 역행렬을 구하기 위해 scipy.linalg.inv() 함수를 사용할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
inverse = linalg.inv(matrix)

선형 방정식 풀기:​

선형 방정식의 시스템을 풀기 위해 scipy.linalg.solve() 함수를 사용할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
vector = np.array([3, 5])
solution = linalg.solve(matrix, vector)

단계 5: 고급 연산 수행하기​

기본적인 연산 외에도 SciPy는 고급 선형 대수 연산을 위한 함수를 제공합니다.

고유값과 고유벡터:​

행렬의 고유값과 고유벡터를 구하기 위해 scipy.linalg.eig() 함수를 사용할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
eigenvalues, eigenvectors = linalg.eig(matrix)

특이값 분해:​

행렬의 특이값 분해(SVD)를 수행하기 위해 scipy.linalg.svd() 함수를 사용할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
U, S, V = linalg.svd(matrix)

QR 분해:​

행렬의 QR 분해를 수행하기 위해 scipy.linalg.qr() 함수를 사용할 수 있습니다. 다음은 예시입니다:

matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
Q, R = linalg.qr(matrix)

결론​

이 튜토리얼에서는 SciPy로 수행할 수 있는 기본적인 선형 대수 연산과 고급적인 연산에 대해 알아보았습니다. 필요한 모듈을 가져오고, 행렬과 벡터를 생성한 후 원하는 연산을 수행하기 위해 적절한 함수를 사용하는 것을 기억해 주세요. SciPy를 사용하여 선형 대수 연산이 어떻게 동작하는지 이해하기 위해 다양한 행렬과 벡터로 실험해 보세요.