[Numpy] dot, norm, l2, repeat, tile, reshape

내적

- np.dot(a, b)

 

노름

- np.linalg.norm(a) #default: l2 norm

- np.linalg.norm(a,1) # l1 norm <->  np.ingalg.norm(a,2) # l2 norm

 

유클리드 거리 (a, b 두 개의 벡터가 있다고 할 때)

- np.linalg.norm(a-b)

 

넘파이에서 제공하는 np.arange

np.arange(시작점(생략 시 0), 끝점(미포함), step size(생략 시 1))	파이썬에서 제공하는 range 함수
np.arange는 실수 단위도 표현 가능 numpy array 자료형을 반환 array에서 직접 연산하는 경우 압도적 효율 import numpy as np np.arange(10) # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) np.arange(1, 15, 2) # array([ 1,  3,  5,  7,  9, 11, 13]) np.arange(9, -2, -1.5) # array([ 9. ,  7.5,  6. ,  4.5,  3. ,  1.5,  0. , -1.5])	range 함수에는 정수 단위만 지원 range iterator 자료형을 반환 for문 등에서 순회하고 싶은 수열이 '정수'로 구성되어 있다면 더 효율적

 

np.repeat & np.tile => 아래 링크에 정리 굿!

https://yeko90.tistory.com/entry/%EB%84%98%ED%8C%8C%EC%9D%B4-%EA%B8%B0%EC%B4%88-nprepeat-nptile-%EB%B0%B0%EC%97%B4-%EB%B0%98%EB%B3%B5-array-%EB%B3%B5%EC%82%AC

[넘파이 기초] np.repeat , np.tile (배열 반복 | array 복사)

 

Reference

https://jimmy-ai.tistory.com/45

 

np.reshape(대상, (size))

https://yganalyst.github.io/data_handling/memo_5/

 

유클리드 거리 결과 담은 matrix 계산하기

https://pbj0812.tistory.com/329

[수학] python으로 유클리드 거리 계산하기