Numpy. section1 : 객체와 ndarray. lec4 : 텐서와 ndarray

[1] Hierarchy of Tensors

• 스칼라 텐서는 하나의 값을 다룸 (0차원텐서, zero's order tensor)
• 스칼라값 하나라도 우리는 ndarray라는 생각을 가지고 있어야 한다 ()
• 벡터는 스칼라를 모아서 만듦
• 즉, 스칼라 ndarray를 모아서 벡터 ndarray를 만듦 (m,)
• 벡터들을 모으면 행렬이 됨 (n,m)
• (),(m,),(m,n) 모두 ndarray이다
• () -> 1개의 ndarray를 가지고 있음
• (m,) -> m개의 ndarray를 가지고 있음
• (n, m) -> n개의 ndarray를 가지고 있음
• (n : outer, m : inner)
• (o : outermost,n,m : innermost) : O개의 ndarray를 가지고 있는 object라고 해석을 해야 함
• nth order Tensors : (n1 : outermost, n2, ... , nN-1, nN : innermost) -> n1개의 원소를 가진 큰 ndarray이다.
• 껍질을 하나씩 깐다고 생각
• 아무리 차원이 복잡해진다고 해도 바깥쪽부터 하나씩 인덱싱해나가면 됨, 값을 하나 뽑아왔을 때 그 데이터가 몇 차원인지는 별로 중요하지 않다 , 이 안에는 어떤 데이터가 들어있는지가 중요함. 추상적으로 어떤 데이터인지 생각
• 예를들어, (100,500,600,3) 이라는 사진 데이터가 있다고 가정. 그렇다면 (500,600,3)짜리 사진데이터가 100장 있다고 해석
• 텐서를 거시적으로 보는 능력이 있어야 함
• outer -> inner 로 해석