밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5

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밑바닥부터 시작하는 딥러닝 5

W

=

np

.

array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6]])

print(W

.

ndim)

print(W

.

shape)

실행 결과

2

(2, 3)

출력 결과로부터

W

는

2

차원 배열이고,

2

×

3

행렬임을 알 수 있습니다.

3.1.3

원소별 연산

앞에서 살펴본 것처럼 숫자의 집합을 다차원 배열로 구성할 수 있습니다. 이번 절에서는 다차

원 배열을 이용하여 간단한 계산을 해보겠습니다. 먼저

원소별 연산

입니다.

W

=

np

.

array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

X

=

np

.

array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])

print(W

+

X)

print('

---

')

print(W

*

X)

실행 결과

[[ 1 3 5]

[ 7 9 11]]

---

[[ 0 2 6]

[12 20 30]]

이 코드는 형상이 같은 두 넘파이 다차원 배열에 대해 사칙연산인 +와

*

를 수행합니다. 이때 다

차원 배열의 원소마다 독립적으로 연산이 이루어집니다. 이것이 넘파이로 수행하는 다차원 배

열의 ‘원소별 연산’입니다. 참고로 원소별 곱을

아다마르 곱

Hadamard

product

이라고도 합니다. 이어

서 벡터의 내적과 행렬 곱에 대해 알아보겠습니다.

step03/numpy_basis.py

step03/numpy_basis.py