[NumPy] linalg 서브모듈 선형대수 연산

np.linalg.inv

역행렬을 구할 때 사용.

모든 차원의 값이 같아야 함. (= 정방행렬)

@ 연산으로 행렬의 곱을 할 수 있다.

이 때 대각선은 항등행렬의 값인 1이 나왔지만

나머지는 0이 아닌 숫자로 나온것을 볼 수 있다.

하지만 e-14나 e-15는 엄청나게 작은 수로 거의 0과 같다고 볼 수 있기 때문에

0이라고 취급을 한다.

np.linalg.solve

np.linalg.solve(a, b)

Ax = B 형태의 선형대수식 솔루션을 제공.

x + y = 25

2x + 4y = 64

이 때, 실수는 어느정도의 아~~~주 작은 오차범위내에서는 같다라고 판단하기에

실수비교를 위해서 np.allclose( )함수를 사용하면 된다.

위 내용은 fastcampus 강의 내용을 정리한 것입니다.