Numpy로 Tensor 이해하기

Numpy는 고차원의 데이터를 다루기 위한 파이썬 라이브러리 

https://hadrienj.github.io/posts/Deep-Learning-Book-Series-2.1-Scalars-Vectors-Matrices-and-Tensors/

 

0차원 (Scalar)

numpy의 array는 숫자 데이터를 array화 해준다.

shape와 ndim을 확인해보면 다음과 같다. 

 

 

 

1차원 

[] 리스트를 씌우면 차원이 생긴다. 

shape을 출력하면 (3, ) 이 나오는데, 3은 값이 아닌 shape이다. -> 1차원에 3개의 값이 들어갔다. 

 

 

 

2차원 

(1, 3)의 의미는 value가 3개 있는게 1개 있다는 의미이다. 

즉 차원이 2개 있고, 각 차원마다 각각 3개의 값이 들어있는 것이다. 

 

 

또 다른 예시를 보면, 0차원 숫자에 [] 를 2번 씌우면 두개의 차원이 된다. 

 

Tip!

shape 결과값을 뒤에서 부터 보면, 가장 작은 차원의 개수이다.

 

 

 

다차원 

shape을 출력하면 다음과 같다.