numpy 함수 정리

numpy 자유자재로 쓰는 고수가 돼야 해

행렬 곱 연산

Note that np.dot() performs a matrix-matrix or matrix-vector multiplication. This is different from np.multiply() and the operator (which is equivalent to . in Matlab/Octave), which performs an element-wise multiplication.

난 언제까지 row, column, depth, 차원!! 헷갈려

np.reshape(a, newshape, order='C')

np.linalg.norm(x, ord=None, axis=None, keepdims=False)

: 벡터의 norm을 구하거나 벡터를 정규화할 때 사용

• 파라미터
  - x: input array
  • ord: order (norm을 구하는 방식)
  • axis: (default = None이면
  • keepdims: bool, optional

-> return : float or ndarray
Norm of the matrix or vector(s).

-> 이렇게 구한 norm으로 각 벡터 나눠 벡터 정규화