Algebra Linear para Machine Learning – 3.

Vetores.
Nesta postagem, você descobrirá vetores e aritmética vetorial simples.

O que é um vetor?
Um vetor é uma tupla de um ou mais valores chamados escalares.
Os vetores são frequentemente representados usando caracteres minúsculos, como v; por exemplo: v = (v1, v2, v3) (1) Onde 1, v2 e v3 são valores escalares, geralmente valores reais.
Definindo um vetor.
Podemos representar um vetor em Python como uma matriz NumPy.
Uma matriz NumPy pode ser criada a partir de uma lista de números.
Por exemplo, abaixo, definimos um vetor com o comprimento de 3 e os números inteiros 1, 2 e 3.

# create a vector.

from numpy  import array

v = array([1, 2, 3])

print(v)

Multiplicação vetorial.
Dois vetores de igual comprimento podem ser multiplicados juntos.

[ c = a × b ]

Como na adição e subtração, esta operação é realizada em termos de elementos para resultar em um novo vetor do mesmo comprimento.

[ a × b = (a1 × b1, a2 × b2, a3 × b3) ]

Podemos executar esta operação diretamente no NumPy.

# multiply vectors

from numpy import array

a = array([1, 2, 3])

print(a)

b = array([1, 2, 3])

print(b)

c = a * b

print(c)

Como  tarefa  de  casa  : 

você deve implementar outras operações aritméticas vetoriais, como adição, divisão, subtração e o produto de pontos vetoriais.

Publicado por djalmabina

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