Tensor 이해 및 Numpy 기초

Scalars, Vectors, Matrices & Tensors

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→ Scalar는 하나의 숫자를 의미한다.

→ Vector는 숫자(Scalar)의 배열이다.

→ Matrix는 2차원의 배열이다.

→ Tensor는 2차원 이상의 배열이다.

 

0차원

1차원

- 숫자가 하나만 들어간다고 해도 [] 리스트를 한번 씌우게 되면 차원이 생긴다.

2차원

- 대문자를 추가적으로 씌우면 차원이 추가적으로 하나 생긴다.

다 차원

 

 

 

Numpy Basic

data type

▶ array의 dtype

▶ astype()으로 datatype을 변환 가능하다.

▶ size확인

▶ len(arr.shape)과 ndim을 통해서 차원의 갯수를 확인할 수 있다.

 

Reshape

▶ reshape

▶ 다차원으로 늘리기

 

Ravel

▶ arr의 차원을 1차원으로 바꿔준다. ( arr.ravel() = arr.reshape(-1) )

 

 

np.expand_dims()

▶ 안의 값은 유지하되 차원 수를 늘리고 싶을 때 사용한다.

 

 

zeros & ones

▶ 0으로 채워진 numpty array를 만들 수 있다.

▶ 1으로 채워진 numpty arrya를 만들 수 있다.

 

 

Index & Slicing

 

 

Boolean Indexing

 

Broadcast

▶ 연산하려는 서로 다른 두 개의 행렬의 shape가 같지 않고 한 쪽의 차원이라도 같거나 또는 값의 갯수가 한 개 일 때 이를 여러 복사를 하여 연산한다.

 

 

Math Function

▶ 연산

▶ min, max

▶ mean, argmax, argmin, unique