🥴 Numpy (5)

📌 Matrix

데이터 분석에 있어서 Matrix를 빼놓고 이야기 할 수가 없다.

📌 덧셈

• 덧셈을 하는 경우에는 shape가 동일해야 된다. 그리고 shape는 계속 유지된다.
• a + b
• np.sum(a, b, axis = 축 적어주기)
  

a = np.array([[1, 2, 3], 
              [2, 3, 4]])
np.sum(a, axis = 0) # 위에서 아래로 더하기
np.sum(a, axis = 1) # 왼쪽에서 오른쪽으로 더하기

📌 뺄셈

• 뺄셈을 하는 경우에는 shape가 동일해야 된다. 그리고 shape는 계속 유지된다.
• a - b

📌 곱셈 (Dot Product)

• 곱셈 ≠ Dot product
  곱셈인 경우에는, 위와 같이 shape가 동일하면 된다.
  같은 포지션에 있는 경우 > 일반 곱셈을 이용하면 된다.
  일반적인 곱셈인 a * b 이용하기.
• np.dot(a, b)

a = np.array([[1, 2, 3], 
              [2, 3, 4]])
b = np.array([[3, 4, 5], 
              [1, 2, 3]])
a * b

• Dot product인 경우, 맞닿는 shape가 동일해야 된다.
  

a = np.array([[3, 4, 5], 
              [1, 2, 3],
              [7, 8, 9]])
b = np.array([[1, 2],
              [3, 4],  
              [5, 6]])
np.dot(a,b)             

📌 Broadcasting

a = np.array([[1, 2, 3], 
              [2, 3, 4]])
a+3
a-3 
a*3 
a/3

이처럼 알아서 shape를 맞춰주기 때문에 굳이 ndarray 형태를 만들어줘서 사칙연산을 할 필요가 전혀 없다~!

😀 마무리...

데이터 분석에서는 Matrix가 중요하기 때문에, 연산은 어떻게 하는건지 Broadcasting을 잘 이해하고 사용할 수 있는지가 중요하다~!

• np.sum(a, b, axis = 축) > 축을 기준으로 연산 ≠ a + b > 같은 포지션에 있는 경우에 연산
• np.dot(a, b) > dot product ≠ a * b > 같은 포지션에 있는 경우에 연산

좌우가 같지 않음을 꼭 기억해두기. 각자 필요한 곳이 다 따로 있다.