■ベクトル
ベクトルとは「大きさ」と「向き」をもった値のことである。
(例)
■ベクトルの和と差の求め方
ベクトルの和
(例)
▼イメージ図
ベクトルの差
(例)
▼イメージ図
■ベクトルの大きさ
ベクトルの大きさは以下のように求めることができる。
(例)
▼イメージ図
■例題
以下の2つのベクトルについて、和と差、大きさを求める。
■サンプルコード
# -*- Coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
import math
# ベクトルの大きさを算出する関数
def CalLarge(num):
x = num[0]
y = num[1]
large_val = math.sqrt((x * x) + (y * y))
return large_val
# メイン処理
if __name__ == '__main__':
# ベクトルの定義
a = np.array([3, 2])
b = np.array([1, 4])
# ベクトルの和
sum_val = a + b
# ベクトルの差
dif_val = a - b
# ベクトルaの大きさ
large_a = CalLarge(a)
# ベクトルbの大きさ
large_b = CalLarge(b)
# 計算結果を出力
print("ベクトルの和:" + str(sum_val))
print("ベクトルの差:" + str(dif_val))
print("ベクトルaの大きさ:" + str(large_a))
print("ベクトルbの大きさ:" + str(large_b))
■実行結果
ベクトルの和:[4 6]
ベクトルの差:[ 2 -2]
ベクトルaの大きさ:3.605551275463989
ベクトルbの大きさ:4.123105625617661
■参考:Numpyを使用してベクトルの大きさを求める
ライブラリNumpyのlinalg.norm()を使用することで、自分で計算式を作成することなく、ベクトルの大きさを求めることができる。
▼サンプルコード
# -*- Coding: UTF-8 -*-
import numpy as np
# メイン処理
if __name__ == '__main__':
# ベクトルの定義
a = np.array([3, 2])
b = np.array([1, 4])
# Numpyを使ったベクトルの大きさの算出
np_large_a = np.linalg.norm(a)
np_large_b = np.linalg.norm(b)
print("ベクトルaの大きさ:" + str(np_large_a))
print("ベクトルbの大きさ:" + str(np_large_b))
▼実行結果
ベクトルaの大きさ:3.605551275463989
ベクトルbの大きさ:4.123105625617661