[Python/Linux] 파이썬 numpy 행렬 덧셈, 곱셈 계산 예제(matrix)

목차

1. 파이썬 os.fork 프로세스 복제 예제 이전 포스팅 참고 학습
2. 파이썬 os.kill 특정 프로세스 강제 종료 시키기 예제 이전 포스팅 참고 학습
3. 파이썬 os.urandom 1에서 100 난수 생성 예제 이전 포스팅 참고 학습
4. 파이썬 행렬 계산을 위한 numpy 모듈 설치 예제
5. 파이썬 Numpy 모듈로 행렬 덧셈, 곱셈 계산 예제

 

 

 

 

 

 

 

 

 

파이썬 os.fork 프로세스 복제 예제 이전 포스팅 참고 학습

프로그래밍에서 fork 함수는 프로세스를 복제하는 함수입니다. 이는 포크의 모양이 중간까지는 일자로 가다가 양갈래로 나뉘어지는 모습이 fork 함수가 처리하는 과정과 비슷하다 하여 이렇게 붙은 이름이라는 말이 있습니다. 즉, 프로세스가 동작중이다 fork가 불리면 지역변수, 전역 변수 등 모든 리소스가 동일한 프로세스가 한 개 더 생성됩니다. 그리고 생성한 프로세스는 부모 프로세스(parent), 생겨진 프로세스는 자식 프로세스(child) 라고 합니다. 파이썬의 os.fork 함수 사용방법에 대해 이전 포스팅에서 다루었습니다. 만약 해당 내용이 궁금하시다면 아래 링크의 포스팅을 참고해주세요.

 

2023.08.07 - [Python/os] - [Python] os.fork() 프로세스 복제 예제

[Python] os.fork() 프로세스 복제 예제

 

 

 

 

 

 

 

파이썬 os.kill 특정 프로세스 강제 종료 시키기 예제 이전 포스팅 참고 학습

다음으로 이전 포스팅에서는 os.kill 함수를 사용하여 파이썬 스크립트에서 현재 실행되고 있는 다른 프로세스를 강제 종료하는 방법에 대해 알아보았습니다. 강제 종료를 수행하는 과정은 파이썬 스크립트에서 os.kill 명령으로 다른 프로세스에 종료 시그널을 전송합니다. 그리고 이 시그널을 수신한 프로세스는 리소스들을 해제하고 프로세스를 종료합니다. 만약 파이썬에서 os.kill 로 다른 프로세스를 종료하는 방법이 궁금하시다면 아래 링크를 참고해주세요.

 

2023.08.07 - [Python/os] - [Python] os.kill() 다른 프로세스 강제 종료 시키기 예제

[Python] os.kill() 다른 프로세스 강제 종료 시키기 예제

 

 

 

 

 

 

 

파이썬 os.urandom 1에서 100 난수 생성 예제 이전 포스팅 참고 학습

마지막으로 이전 포스팅에서는 os.urandom 함수를 호출하여 더 정확하고 복잡한 방식으로 생성된 난수를 얻는 방법에 대해 알아보았습니다. 특히 리눅스 시스템에서는 엔트로피라 하는 랜덤 값을 생성하는 필요한 리소스들을 자주 얻습니다. 따라서 일반적인 랜덤함수가 아닌 os.urandom 함수로 파이썬 스크립트에서 랜덤 값을 생성하는 방법이 궁금하시다면 아래의 포스팅을 참고하여 학습해주세요.

 

2023.08.08 - [Python/os] - [Python] os.urandom 정확한 랜덤 난수 생성하기(1~100 난수)

[Python] os.urandom 정확한 랜덤 난수 생성하기(1~100 난수)

 

 

 

 

 

 

 

파이썬 행렬 계산을 위한 numpy 모듈 설치 예제

아래는 파이썬에서 행렬 덧셈, 곱셈 계산을 위해 필요한 numpy 모듈을 설치하는 예제입니다. numpy 모듈은 pip3 install 명령으로 설치가 가능합니다.

 

$ pip3 install numpy

 

pip3 install 명령으로 파이썬에서 행렬 계산이 가능한 numpy 모듈을 설치한 모습

 

 

 

 

 

 

파이썬 Numpy 모듈로 행렬 덧셈, 곱셈 계산 예제

아래는 파이썬에서 numpy 모듈을 사용하여 행렬의 덧셈, 곱셈 계산을 하는 예제입니다.

 

import numpy as np

# 두 개의 행렬 생성
matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 두 행렬의 덧셈
result_sum = matrix_a + matrix_b
print("Matrix Addition:")
print(result_sum)

# 두 행렬의 곱셈 (행렬 내적)
result_product = np.dot(matrix_a, matrix_b)
print("\nMatrix Multiplication:")
print(result_product)

 

numpy 모듈로 행렬의 덧셈, 곱셈을 처리한 결과