<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>rare_Remrin</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/rare_Remrin/</author_url>
  <blog_title>Remrinのpython攻略日記</blog_title>
  <blog_url>https://python-remrin.hatenadiary.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>numpy</anon>
    <anon>python</anon>
    <anon>ライブラリ</anon>
  </categories>
  <description>NumPyのmatrixについて。 class 種類 次元 ndarray 配列 次元は自由 matrix 行列 2次元に固定 ndarrayでは行列の積を表すときにdot()を呼びだすが、 matrixでは「*」や「**」で行列の積などを表せる。 その他の使い方はndarrayと同様のようです。 import numpy as np a1 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) a2 = np.array([[1, 1], [1, 1]]) print(a1 * a2) #同じ位置の要素どうしの積 # [[1 2] # [3 4]] print(a1.dot(a2)) # …</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fpython-remrin.hatenadiary.jp%2Fentry%2F2017%2F05%2F16%2F120506&quot; title=&quot;NumPyの使い方（１６）　行列matrix - Remrinのpython攻略日記&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url></image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2017-05-16 12:05:06</published>
  <title>NumPyの使い方（１６）　行列matrix</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://python-remrin.hatenadiary.jp/entry/2017/05/16/120506</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
