sons dataStory

차원(dimension) 차원은 임의의 점들을 나타내기 위해 필요한 축의 수로 정의할 수 있습니다. 다음 그림은 3차원까지를 나타냅니다. 한 개의 점(scalar)을 나타내기 위해서는 축이 필요하지 않습니다. 즉, 점은 0차원으로 정의합니다. 두점을 이은 선(vector)의 경우 두 점들을 한개의 축위에 나타내는 것으로 1차원으로 각 점 간의 거리를 나타낼 수 있으며 한 방향을 나타낼 수 있습니다. 두개의 선을 연결한 면(matrix)을 나타내기 위해서는 2개의 기본 축이 필요하므로 2차원으로 면적을 나타낼 수 있으며 두 방향을 나타낼수 있습니다. 두개의 면을 연결한 공간의 경우 3개의 기본 축하므로 3차원이 됩니다. 즉, 부피와 3개의 방향을 나타낼 수 있습니다. 3차원 이상의 경우는 tensor라는 용어로 나타냅니다. numpy 패키지의 기본 자료형인 array(배열)의 기본단위는 벡터이며 리스트 형태인 하나의 대괄호로 나타냅니다. 다음 객체 x는 한개의 숫자를 가지지만 벡터이므로 방향을 가집니다. 즉, 0에서 시작하여 2까지 이어지는 선을 나타냅니다. import numpy as np import numpy.linalg as la import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.family'] ='NanumGothic' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] =False x=np.array([2]) x array([2]) 벡터 x는 다음 그림 중의 하나로 나타낼 수 있습니다. 즉, 한개의 좌표가 필요하므로 1차원 벡터입니다. 그림 1. fig, ax=plt.subplots(1, 2, figsize=(4,2)) plt.subplots_adjust(wspace=0.3) ax[0].plot([0, 2], [0, 0], lw=2) ax[1].plot([0,0], [0,2], lw=2) plt.show() ...