ryamada https://blog.hatena.ne.jp/ryamada/ ryamadaのコンピュータ・数学メモ https://ryamada.hatenadiary.jp/ python numpy numpy.linalgがそれ。でも、こちらの方がより実践的かも。 その構成は： Matrix and vector products Decompositions Matrix eigenvalues Norms and other numbers Solving equations and inverting matrices Exceptions Linear algebra on several matrices at once Matrix and vector products dot product スカラーの普通の積(複素数も)、ベクトルの内積、行列の通常の積、アレイの場合は、… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fryamada.hatenadiary.jp%2Fentry%2F20141227%2F1419686856" title="パイソンで線形代数 - ryamadaのコンピュータ・数学メモ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2014-12-27 22:27:36 rich https://ryamada.hatenadiary.jp/entry/20141227/1419686856 1.0 100%