Capítulo 1. Trabalhando com vetores, matrizese matrizes no NumPy
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
1.0 Introdução
O NumPy é uma ferramenta fundamental da pilha de aprendizagem automática Python. O NumPy permite operações eficientes nas estruturas de dados frequentemente utilizadas na aprendizagem automática: vectores, matrizes e tensores. Embora o NumPy não seja o foco deste livro, ele aparecerá com frequência nos capítulos seguintes. Este capítulo cobre as operações NumPy mais comuns com que provavelmente nos depararemos enquanto trabalhamos em fluxos de trabalho de aprendizagem automática.
1.1 Criar um vetor
Problema
Tu precisas de criar um vetor.
Solução
Utiliza o NumPy para criar uma matriz unidimensional:
# Load libraryimportnumpyasnp# Create a vector as a rowvector_row=np.array([1,2,3])# Create a vector as a columnvector_column=np.array([[1],[2],[3]])
Debate
A principal estrutura de dados do NumPy é a matriz multidimensional. Um vetor é apenas um vetor com uma única dimensão. Para criar um vetor, simplesmente cria uma matriz unidimensional. Tal como os vectores, estas matrizes podem ser representadas horizontalmente (ou seja, linhas) ou verticalmente (ou seja, colunas).
1.2 Criar uma matriz
Problema
Tens de criar uma matriz .
Solução
Utiliza o NumPy para criar uma matriz bidimensional: ...
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