NumPy2 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 (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) 끼.. 2020. 9. 29. 모두의딥러닝 3장 선형회귀 에러 Error : can only concatenate list (not 'int') to list list는 list끼리만 결합할 수 있다. 이렇게 하면 해결된다. predict(x) 함수는 fake_a_b[0]*x + fake_a_b[1] 로 숫자 * 리스트 형태를 가진다. 그래서 predict(x)를 바로 실행하면 오류가 뜬다. 뒤에서 x[i] 형태로 for loop를 돌면서 x 내부의 특정원소를 지정해 연산해야함. 두번째, 왜 mse()에서 인자를 np.array로 바꿔야 오류가 안뜰까? 어차피 array로 안 바꿔도 둘다 리스트인데...? numpy array와 python list의 차이 : numpy array 는 같은 위치의 원소끼리 사칙연산이 되고, python list는 list끼리 더해지.. 2020. 9. 29. 이전 1 다음
