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NumPyにおけるベクトルの定数倍(スカラー倍):Pythonの数値計算と同じくドットとスラッシュを使う

NumPy においてベクトルの定数倍は Python の四則演算と同様です。かけ算はドット、割り算はスラッシュを使います。実数と複素数の両方に対応しています。

import numpy as np

x = np.array([3, 4])

a = 2 * x
b = 5 * x
c = -3 * x
d = (-3) * x
e = 0 * x
f = (1 + 2j) * x

print(a)  # [6 8]
print(b)  # [15 20]
print(c)  # [ -9 -12]
print(d)  # [ -9 -12]
print(e)  # [0 0]
print(f)  # [3.+6.j 4.+8.j]

割り算も試してみましょう。

import numpy as np

x = np.array([3, 4])

a = x / 2
b = x / 5
c = x / 2j

print(a)  # [1.5 2. ]
print(b)  # [0.6 0.8]
print(c)  # [0.-1.5j 0.-2.j ]

マイナスをつけると -1 倍になります。

import numpy as np

x = np.array([3, 4])

a = -x

print(a)  # [-3 -4]

ちなみに定数倍はスカラー倍ともいいます。

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