Numpy 관련

 

여러 연산기능들이 존재하지만 기본적인 것들은 제외 교육중 처음 듣는 용어들과 정확한 명칭들에 대해 작성

 

1. Numpy의 배열

Numpy의 배열은 ndarray 또는 n-dimensional array라 함. 그리고 이러한 배열은 다차원 (n-dimension 또는 n-D)을 가질 수 있으며 0-D array, 1-D array, 2-D array, 3-D 이상의 array는 각각 scalar, vector, matrix, tensor로 생각할 수 있다.

1-D array

Vector

2-D array

2-D array는 row x col shape을 갖는 Matrix

3-D array

3-D array 정육면체를 생각 하면 되며 높이가 axis 0 , 가로 : axis 1 , 세로 : axis 2

 

 

2. Numpy 연산

1) .dot 연산

Matrix간의 연산과 동일하다 shape (i,j) dot (j,k) -> (i,k) 반드시 j가 같아야 연산이 가능하다.

2) Numpy Broadcasting 기능

Numpy 연산시 자동으로 repeat이 작동하여 연산 됨.

3) n-D array Multipulation

3차원 Numpy를 계산시 shape(L,i,j) * shape(L,j,k) => shape (L,i,k)

두개의 3-D array에서 각각의 axis 0의 Matrix들끼리 dot 후 concentrate가 된다라고 이해를 함