Python初心者の方に向けて、拡大行列の使用方法について、詳しくご説明します。拡大行列を用いたベクトルの拡大・縮小例をはじめ、領域の拡大・縮小を含めた、matplotlibでの可視化方法も学べます。

Python初心者の方に向けて、鏡映変換方法について、ご説明します。matplotlibやnumpyを使用した、軸対称移動の関数の実装方法をはじめ、任意の直線に対する鏡映変換関数の実装方法も学べます。

Python初心者の方に向けて、単位行列や逆行列の作成方法をご説明します。numpy.identify()を使用した単位行列の作成方法をはじめ、inv()関数を使用した逆行列の作成方法を学べます。

Python初心者の方に向けて、行列式の計算方法について、ご説明します。SciPyのscipy.linalg.det()を使用した行列式の計算方法はじめ、線形従属となる行列の検証方法もご紹介します。

Python初心者の方に向けて、コーシー・シュワルツの不等式の確認方法について、説明します。NumPyとSciPyを使用したコーシー・シュワルツの不等式の検証をはじめ、三角不等式の検証もご紹介します。

Python初心者の方に向けて、ベクトルの可視化方法について、説明します。MatplotlibのAxes.quiver()を使用した計算方法をはじめ、より簡易的に描画する関数の実装方法をご紹介します。

Python初心者の方に向けて、ベクトルの直積の計算方法について、詳しくご説明します。reshape()関数を使用した計算方法をはじめ、NumPyのnumpy.outer()の使用方法をご紹介します。

Python初心者の方に向けて、ベクトルの外積の計算方法について、詳しくご説明します。外積を計算する関数の実装例をはじめ、NumPyのnumpy.cross()を使用した外積の計算方法をご紹介します。

Python初心者の方に向けて、ベクトルの内積の計算方法をご説明します。NumPyを使用した様々な内積の計算処理方法をはじめ、numpy.dot()を使用した内角を計算する関数の実装例をご紹介します。

Python初心者の方に向けて、ベクトルの大きさの確認方法と単位ベクトルの生成方法について、詳しくご説明します。NumPyやSciPyのnorm()関数を使用したベクトル大きさの確認方法を紹介します。