NumPy (3) 썸네일형 리스트형 넘파이_ndarray ndarray : N 차원(Dimension) 배열(Array) 객체 Numpy모듈의 array()함수로 생성인자로 주로 파이썬 list / ndarray 입력 ndarray형태(Shape)와 차원 -ndarray의 shape는 ndarray,shape 속성으로, 차원은 ndarray.ndim속성으로 알 수 있습니다. ndarray타입(type) -ndarray내의 데이터값은 숫자 값, 문자열 값, 불 값 등이 모두 가능합니다. 숫자형의 경우 int형, unsigned int형, float형, 그리고 이보다 더 큰 숫자 값이나 정밀도를 위해 complex타입도 제공합니다. -ndarray내의 데이터 타입은 그 연산의 특성상 같은 데이터 타입만 가능합니다. 즉, 한 개의 ndarray객체에 int와 flo.. numpy를 이용한 행렬 계산 대원칙 : 행렬곱은 기본적으로 모양이 맞아야 가능하다. (m x k) · (k x n) = (m x n) 1. numpy * operator (asterisk) '별 연산자' 또는 '애스터리스크'라고 불리는 곱연산 스칼라 곱을 하는 거라 브로드 캐스팅 가능 형태(shape)가 동일한 두 행렬을 원소끼리(element-wise) 곱하는 연산자 행렬의 크기가 동일하면 * 연산자는 원소끼리 곱하기를 계산한다. 2. numpy.dot 두 벡터(vector)의 내적, 내적곱, 점곱 등을 계산하는 함수 내적(dot): (n,m).dot((m,k)) = (n,k) 3. numpy.matmul (@ operator) 행렬의 곱연산을 위해 정의된 함수이다. numpy dot과 비슷해보이지만, 3차원 이상의 행렬곱을 계산.. numpy, 내적 vs 외적 내적 | 內積 | inner product 적은 '쌓는다'는 뜻의 한자이고, 여기서는 '곱한다'는 뜻이다. 벡터의 곱하기는 두 가지 정의가 있는데, 내적은 벡터를 마치 수처럼 곱하는 개념이다. 내적의 기호는 가운데 점을 찍는 것(⋅) 외적 | 外積 | outer product 외적의 결과값은 벡터인데, 방향은 곱하는 두 벡터에 수박하고, 크기는 두 벡터가 이루는 정사각형의 넓이이다. 내적과 외적은 서로 상관이 없다. 반댓말도 아니고, 두 가지 형태의 다른 연산이 존재하는 것이다. (연산의 정의나 채택에 따라 다른 필드가 형성되는 것이다.) 내적의 결과값은 스칼라이고, 외적의 결과값은 벡터이다. 참고로, 벡터(vector)는 크기와 방향을 갖는 개념이다. 벡터와 대비하는 개념으로, 스칼라(scalar)는 .. 이전 1 다음