1. 배열 생성: NumPy의 핵심 요소는 다차원 배열인 ndarray입니다. 다음과 같이 배열을 생성할 수 있습니다.

import numpy as np

# 1차원 배열 생성
arr1d = np.array([1, 2, 3])

# 2차원 배열 생성
arr2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

1. 행렬 연산: NumPy는 행렬과 벡터 간의 연산을 쉽게 수행할 수 있는 다양한 함수와 메서드를 제공합니다. 다음은 몇 가지 대표적인 예시입니다.

• 행렬 곱셈:

  # 행렬 곱셈
  result = np.dot(matrix1, matrix2)
  

• 전치 행렬:

  # 전치 행렬
  transpose = np.transpose(matrix)
  

• 역행렬:

  # 역행렬
  inverse = np.linalg.inv(matrix)
  

• 행렬식:

  # 행렬식
  det = np.linalg.det(matrix)
  

1. 선형 방정식 해 구하기: NumPy는 선형 방정식의 해를 구하는 함수도 제공합니다. 다음은 예시입니다.

# 선형 방정식의 해 구하기
solution = np.linalg.solve(coefficients, results)

이 외에도 NumPy는 선형 대수학에서 자주 사용되는 다양한 함수와 메서드를 제공합니다. 공식 문서나 다양한 예제를 참고하면 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

• NumPy 공식 문서: https://numpy.org/doc/
• NumPy 예제: https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html