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Matrix#column(j) -> Vector | nil (18133.0)

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• インスタンスメソッド

j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。 j 番目の列が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその列の各要素についてブロックを繰り返します。

...り返します。


@param j 列の位置を指定します。
先頭の列が 0 番目になります。j の値が負の時には末尾から
のインデックスと見倣します。末尾の列が -1 番目になります。

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'

a1 = [ 1,...

...2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, 1.5]
m = Matrix[a1, a2, a3]

p m.column(1) # => Vector[2, 15, -2]

cnt = 0
m.column(-1) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 24.5
//}...

• Matrix
• Vector

Matrix#column(j) {|x| ... } -> self (18133.0)

• 2.1.0
• 2.2.0
• 2.3.0
• 2.4.0
• 2.5.0
• 2.6.0
• 2.7.0
• 3.0
• 3.1
• 3.2
• 3.3
• 3.4

• インスタンスメソッド

j 番目の列を Vector オブジェクトで返します。 j 番目の列が存在しない場合は nil を返します。 ブロックが与えられた場合はその列の各要素についてブロックを繰り返します。

...り返します。


@param j 列の位置を指定します。
先頭の列が 0 番目になります。j の値が負の時には末尾から
のインデックスと見倣します。末尾の列が -1 番目になります。

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'

a1 = [ 1,...

...2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, 1.5]
m = Matrix[a1, a2, a3]

p m.column(1) # => Vector[2, 15, -2]

cnt = 0
m.column(-1) { |x|
cnt = cnt + x
}
p cnt # => 24.5
//}...

• Matrix
• Vector

Matrix#cofactor_expansion(row: nil, column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (6249.0)

• 2.1.0
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• 3.1
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• 3.4

• インスタンスメソッド

row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。

...row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。

通常の行列に対してはこれは単に固有値を計算するだけです。かわりにMatrix#determinant を
利用すべきです。

変則的な形状の行列に対してはそれ以上の意味を持ちま...

...には

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
# Matrix[[7,6], [3,9]].laplace_expansion(column: 1) # => 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].laplace_expansion(row: 0) # => Vector[3, -2]
//}

@param row 行
@param column 列
@raise ArgumentError row と column を両方指定した、も...

...しくは両方とも指定していない、場合に発生します
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor...

• Matrix

Matrix#laplace_expansion(row: nil, column: nil) -> object | Integer | Rational | Float (6249.0)

• 2.1.0
• 2.2.0
• 2.3.0
• 2.4.0
• 2.5.0
• 2.6.0
• 2.7.0
• 3.0
• 3.1
• 3.2
• 3.3
• 3.4

• インスタンスメソッド

row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。

...row 行、もしくは column 列に関するラプラス展開をする。

通常の行列に対してはこれは単に固有値を計算するだけです。かわりにMatrix#determinant を
利用すべきです。

変則的な形状の行列に対してはそれ以上の意味を持ちま...

...には

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
# Matrix[[7,6], [3,9]].laplace_expansion(column: 1) # => 45
Matrix[[Vector[1, 0], Vector[0, 1]], [2, 3]].laplace_expansion(row: 0) # => Vector[3, -2]
//}

@param row 行
@param column 列
@raise ArgumentError row と column を両方指定した、も...

...しくは両方とも指定していない、場合に発生します
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 行列が正方でない場合に発生します
@see Matrix#cofactor...

• Matrix

Matrix#column_vectors -> [Vector] (6120.0)

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• インスタンスメソッド

自分自身を列ベクトルの配列として返します。

...自分自身を列ベクトルの配列として返します。

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a1 = [ 1, 2, 3]
a2 = [10, 15, 20]
a3 = [-1, -2, 1.5]
m = Matrix[a1, a2, a3]

p m.column_vectors # => [Vector[1, 10, -1], Vector[2, 15, -2], Vector[3, 20, 1.5]]
//}...

• Matrix

絞り込み条件を変える

CSV::Table#each {|column_name, values| ... } -> self (132.0)

• 2.1.0
• 2.2.0
• 2.3.0
• 2.4.0
• 2.5.0
• 2.6.0
• 2.7.0
• 3.0
• 3.1
• 3.2
• 3.3
• 3.4

• インスタンスメソッド

デフォルトのミックスモードかロウモードでは、行単位で繰り返します。カラ ムモードでは、ブロックに列名と対応する値の配列を与え、列単位で繰り返し ます。

...ド][ruby]{
require "csv"

row1 = CSV::Row.new(["header1", "header2"], ["row1_1", "row1_2"])
row2 = CSV::Row.new(["header1", "header2"], ["row2_1", "row2_2"])
row3 = CSV::Row.new(["header1", "header2"], ["row3_1", "row3_2"])
table = CSV::Table.new([row1, row2, row3])
table.each { |row| p row }

# =>...

...uby]{
require "csv"

row1 = CSV::Row.new(["header1", "header2"], ["row1_1", "row1_2"])
row2 = CSV::Row.new(["header1", "header2"], ["row2_1", "row2_2"])
row3 = CSV::Row.new(["header1", "header2"], ["row3_1", "row3_2"])
table = CSV::Table.new([row1, row2, row3])
table.by_col!
table.each { |column_nam...

...e, values| print column_name, values, "\n" }

# => header1["row1_1", "row2_1", "row3_1"]
# => header2["row1_2", "row2_2", "row3_2"]
//}...

• CSV::Table

CSV::Table#each {|row| ... } -> self (32.0)

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• 2.5.0
• 2.6.0
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• 3.1
• 3.2
• 3.3
• 3.4

• インスタンスメソッド

デフォルトのミックスモードかロウモードでは、行単位で繰り返します。カラ ムモードでは、ブロックに列名と対応する値の配列を与え、列単位で繰り返し ます。

...ド][ruby]{
require "csv"

row1 = CSV::Row.new(["header1", "header2"], ["row1_1", "row1_2"])
row2 = CSV::Row.new(["header1", "header2"], ["row2_1", "row2_2"])
row3 = CSV::Row.new(["header1", "header2"], ["row3_1", "row3_2"])
table = CSV::Table.new([row1, row2, row3])
table.each { |row| p row }

# =>...

...uby]{
require "csv"

row1 = CSV::Row.new(["header1", "header2"], ["row1_1", "row1_2"])
row2 = CSV::Row.new(["header1", "header2"], ["row2_1", "row2_2"])
row3 = CSV::Row.new(["header1", "header2"], ["row3_1", "row3_2"])
table = CSV::Table.new([row1, row2, row3])
table.by_col!
table.each { |column_nam...

...e, values| print column_name, values, "\n" }

# => header1["row1_1", "row2_1", "row3_1"]
# => header2["row1_2", "row2_2", "row3_2"]
//}...

• CSV::Table

Vector#*(m) -> Matrix (32.0)

• 2.1.0
• 2.2.0
• 2.3.0
• 2.4.0
• 2.5.0
• 2.6.0
• 2.7.0
• 3.0
• 3.1
• 3.2
• 3.3
• 3.4

• インスタンスメソッド

自分自身を列ベクトル(行列)に変換して (実際には Matrix.column_vector(self) を適用) から、行列 m を右から乗じた行列 (Matrix クラス) を返します。

...身を列ベクトル(行列)に変換して (実際には Matrix.column_vector(self) を適用) から、行列 m を右から乗じた行列 (Matrix クラス) を返します。

@param m 右から乗算を行う行列
@raise ExceptionForMatrix::ErrDimensionMismatch 次元が合わない場合に...

...発生します

=== 注意

引数の行列 m は自分自身を列ベクトルとした場合に乗算が定義できる行列である必要があります。

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'

v = Vector[1, 2]
a = [4, 5, 6]
m = Matrix[a]

p v * m # => Matrix[[4, 5, 6], [8, 10, 12]]
//}...

• Matrix
• Vector

Vector#*(other) -> Vector (22.0)

• 2.1.0
• 2.3.0
• 2.4.0
• 3.4

• インスタンスメソッド

self の各要素に数 other を乗じたベクトルを返します。

...乗じたベクトルを返します。

@param other self の各要素に掛ける Numeric オブジェクトを指定します。

//emlist[例][ruby]{
require 'matrix'
a = [1, 2, 3.5, 100]
v1 = Vector.elements(a)
p v1.*(2) # => Vector[2, 4, 7.0, 200]
p v1.*(-1.5) # => Vector[-1.5, -3.0, -5.2...

• Numeric
• Vector