In [1]: import numpy as np

In [2]: H = np.matrix([[1, 2], [3, 4]])

In [3]: H * H
Out[3]:
matrix([[ 7, 10],
        [15, 22]])
In [4]: J = np.array([[1, 2], [3, 4]])

In [5]: J * J
Out[5]:
array([[ 1,  4],
       [ 9, 16]])

という感じに、np.matrixの*は行列の掛け算であるのに対し、np.arrayは要素毎の積(アダマール積)になってるんですね。np.arrayの方もnp.dotを使えば行列の掛け算になります。

In [6]: np.dot(J, J)
Out[6]:
array([[ 7, 10],
       [15, 22]])

np.powerっていう関数もあるんですが、これは単に要素毎のべき乗を取ってるようで、

In [8]: np.power(J, 2)
Out[8]:
array([[ 1,  4],
       [ 9, 16]])

In [9]: np.power(H, 2)
Out[9]:
matrix([[ 1,  4],
        [ 9, 16]])

とどちらも同じ結果になるのですが、行列のべき乗は関数ないんでしょうか？ x >= 1 なら、

def matpow(A, x):
    B = A
    for _ in range(x - 1):
        B = np.dot(B, A)
    return B

In [14]: matpow(J, 2)
Out[14]:
array([[ 7, 10],
       [15, 22]])

で行ける感じもするんですが、ndarray用に作ってるのにmatとか付けるのがイケてなかったり、0乗や逆行列はどうすんだって問題もあります。

ちなみに ** 演算子はnp.matrixではnp.powerと違う挙動をします。

In [13]: H ** 2
Out[13]:
matrix([[ 7, 10],
        [15, 22]])

皆さんどうしてるんでしょうか？

これに対するコメント

numpy.matrixは使わない

ベクトルも明示的に行列（1行n列、もしくは、n行1列）として定義する

+、*、@を使う

2018-09-08

AtCoder Beginner Contest 109(ABC109)に参加しました

C問題何回か間違えたけど解けた！

A:

Aが偶数もしくはBが偶数ならばCは必ず偶数になる。AもBも奇数ならCに奇数を選んで奇数にできる。

https://beta.atcoder.jp/contests/abc109/submissions/3152172

B:

i番目のW, W_iが過去のsetに含まれていない、かつW_iの最後の文字がW_i+1の先頭の文字と同じ場合はYes。そうでなければNo。最初dict.has_key()とか使おうと思ったけどpython3.4には無かった？(inが使えた。そもそもdictである必要すらなかった)

https://beta.atcoder.jp/contests/abc109/submissions/3154570

C:

最初は|X - x_i|の最小値が正解かと思ったけど、

1 4

1 7 11

みたいな時に成り立たないことがわかった。

それじゃあ最小公倍数かと思ってmath.gcd()を使ったのだけど、REが出てしまった。少し悩んだ結果、gcdは3.4までfractionモジュールの中にあるって事がわかり、手元のpython3.6環境と違うので自前でgcdを用意したら通った。

https://beta.atcoder.jp/contests/abc109/submissions/3159180

D:

問題の意味はわかったけど解き方がわからなかった。一筆書きでよかったのん（解説みながら）

White scenery @showyou, hatena

If you have any comments, you may also send twitter @shsub or @showyou.

UQ mobileを契約して、Nexus5X(Y!mobile)のSIMロックを解除した

Before:

After:

iPhoneを手に入れた

AtCoder Beginner Contest 111(ABC111)に参加しました

A:

B:

C:

AtCoder Beginner Contest 110(ABC110)に参加しました

A:

B:

C:

D:

python/scikit-learnのperceptronを使ってみた

参考：

Numpyのndarrayとmatrixでは*の結果が異なる

AtCoder Beginner Contest 109(ABC109)に参加しました

A:

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D: