Numpy là một thư viện toán học phổ biến và mạnh mẽ của Python. Nó cung cấp các hàm để tạo và thao tác với các mảng.
Trong Numpy, vector là một mảng một chiều. Các vector có thể được sử dụng để biểu diễn các dữ liệu như điểm trên mặt phẳng, điểm trong không gian, hoặc vector trong các bài toán học.
Định nghĩa vector trong Numpy
Trong Numpy, vector được định nghĩa là một mảng một chiều có cùng kiểu dữ liệu.
Ví dụ, vector sau là một vector có kích thước 3 và kiểu dữ liệu là số thực:
import numpy as np arr = np.array([1.0, 2.0, 3.0])Các phép toán trên vector
Numpy cung cấp nhiều hàm để thực hiện các phép toán trên vector. Các phép toán này bao gồm:
- Phép cộng: Cộng hai vector có cùng kích thước.
- Phép trừ: Trừ hai vector có cùng kích thước.
- Phép nhân: Nhân một vector với một số.
- Phép chia: Chia một vector cho một số.
- Phép tích vô hướng: Tích vô hướng của hai vector.
- Phép tích chéo: Tích chéo của một ma trận với một vector.
- Phép góc: Tính góc giữa hai vector.
Ví dụ, để cộng hai vector arr1 và arr2, bạn có thể sử dụng mã sau:
import numpy as np arr1 = np.array([1.0, 2.0, 3.0]) arr2 = np.array([4.0, 5.0, 6.0]) # Cộng hai vector arr_sum = arr1 + arr2 # In ra vector print(arr_sum) Đầu ra: [5.0 7.0 9.0]Áp dụng trong machine learning
Vector được sử dụng rộng rãi trong machine learning. Một số ứng dụng của vector trong machine learning bao gồm:
- Đại diện dữ liệu: Vector có thể được sử dụng để đại diện cho dữ liệu, chẳng hạn như điểm trên mặt phẳng, điểm trong không gian, hoặc vector trong các bài toán học.
- Đặc trưng: Vector có thể được sử dụng để tạo các đặc trưng cho dữ liệu, chẳng hạn như đặc trưng hình học hoặc đặc trưng thống kê.
- Tập huấn luyện: Vector có thể được sử dụng để tạo tập huấn luyện cho các mô hình học máy.
- Tính toán: Vector có thể được sử dụng để thực hiện các phép toán trên dữ liệu, chẳng hạn như tính trung bình, độ lệch chuẩn, hoặc phân tích thống kê.
Ví dụ, trong bài toán phân loại hình ảnh, mỗi ảnh có thể được biểu diễn dưới dạng một vector. Các vector này có thể được sử dụng để tạo tập huấn luyện cho mô hình phân loại hình ảnh. Mô hình phân loại hình ảnh sẽ học cách phân loại các ảnh dựa trên các vector đại diện cho các ảnh đó.
Kết luận
Tính toán vector là một chủ đề quan trọng trong Numpy. Các phép toán trên vector có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm cả machine learning.
Nếu bạn là newbie có thể tham khảo bài viết này để tìm hiểu lộ trình học DA trong 3 tháng của SmartData.
Nếu bạn thấy bài viết hay và hữu ích, bạn có thể tham gia các kênh sau của SmartData để nhận được nhiều hơn nữa:
