Pythonによるベクトルの実装
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Python におけるベクトルの定義
Python では、NumPy 配列を使用して 2 次元ベクトルを次のように定義します:
1234567import numpy as np v1 = np.array([2, 1]) v2 = np.array([1, 3]) print(f'v1 = {v1}') print(f'v2 = {v2}')
これらは次のベクトルを表します:
v1=(2,1),v2=(1,3)これらのベクトルは加算、減算、ドット積や大きさの計算に利用できます。
ベクトルの加算
ベクトルの加算を計算する方法:
1234567import numpy as np v1 = np.array([2, 1]) v2 = np.array([1, 3]) v3 = v1 + v2 print(f'v3 = v1 + v2 = {v3}')
この計算は次のようになります:
(2,1)+(1,3)=(3,4)これはベクトル加算の規則と一致します:
a+b=(a1+b1,a2+b2)ベクトルの大きさ(長さ)
Pythonで大きさを計算する方法:
np.linalg.norm(v)
ベクトル [3, 4] の場合:
123import numpy as np print(np.linalg.norm([3, 4])) # 5.0
この計算には次の式を使用:
∣a∣=a12+a22ドット積
ドット積の計算方法:
123import numpy as np print(np.dot([1, 2], [2, 3]))
結果:
[1,2]⋅[2,3]=1⋅2+2⋅3=8ドット積の一般的なルール:
a⋅b=a1b1+a2b2Matplotlibによるベクトルの可視化
Matplotlibのquiver()関数を使用して、ベクトルおよびその合成ベクトルを表す矢印を描画可能。各矢印はベクトルの位置、方向、長さを示す。
- 青: v1(原点から描画)
- 緑: v2(v1の先端から開始)
- 赤: 合成ベクトル(原点から最終的な先端まで描画)
例:
123456789101112131415161718import matplotlib.pyplot as plt fig, ax = plt.subplots() # v1 ax.quiver(0, 0, 2, 1, color='blue', angles='xy', scale_units='xy', scale=1) # v2 (head-to-tail) ax.quiver(2, 1, 1, 3, color='green', angles='xy', scale_units='xy', scale=1) # resultant ax.quiver(0, 0, 3, 4, color='red', angles='xy', scale_units='xy', scale=1) plt.xlim(0, 5) plt.ylim(0, 5) plt.grid(True) plt.title('Vector Addition (Head-to-Tail Method)') plt.show()
パラメータ(最初のquiver呼び出しに基づく):
ax.quiver(0, 0, 2, 1, color='blue', angles='xy', scale_units='xy', scale=1)
0, 0– ベクトルの始点(原点)2, 1– x方向およびy方向のベクトル成分color='blue'– 矢印の色を青に設定angles='xy'– デカルト座標(x–y平面)で矢印を描画scale_units='xy'– 軸と同じ単位で矢印をスケーリングscale=1– 矢印の長さを実際の長さに維持(自動スケーリングなし)
このプロットはヘッド・トゥ・テイル法によるベクトル加算を示し、赤いベクトルが和 v1+v2 を表す。
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