Numpy 특강 (1)

※  https://futurelab.creatorlink.net/ : 미래연구소 14기 2강 수업 자료를 혼자 공부한 내용입니다.

 

1. Vectorization (벡터화)

: 파이썬의 for 문을 사용하면 리스트안의 원소들을 연산하는데 수식도 복잡하고 오래걸린다. 이런 경우 행렬 연산으로 계산하기 위해 리스트를 Numpy array로 변환시켜 벡터(스칼라)나 행렬의 연산이 가능하게 한다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Numpy

: 벡터, 행렬 연산을 위한 수치해석용 Python 라이브러리이다. 간단한 개념만 보고 가자.

 

(1) np.array

1D, 2D, 3D-array 를 만든모습

(2) np.dot(a, b, out=None)

0D array (그냥숫자) 끼리	곱셈
1D array(벡터) 끼리	내적	np.matmul(a,b) == a@b
2D array(행렬) 끼리	행렬곱	np.multiply(a,b) == a*b

 

(3) np.random.RandomState.rand(원하는 shape)

: 0이상 1미만 구간에서 uniform distribution 을 갖는 수 중 random하게 산출