Добавление элемента в вектор питон

Привет, народ! Сегодня мы посмотрим на одну из самых неодрешенных тем в Python, который есть, векторы в Python. Итак, давайте начнем! Во-первых, что такое

• Автор записи

Автор: Pankaj Kumar
Дата записи

Привет, народ! Сегодня мы посмотрим на одну из самых неодрешенных тем в Python, который есть, Векторы в питоне. Итак, давайте начнем!

Видео:Векторы на пальцах. Операции с векторами в Python [Математика для машинного обучения]Скачать

Во-первых, что это вектор?

Вектор Простой термин можно рассматривать как одномерный массив. Что касается питона, вектор – это одномерный массив списков. Он занимает элементы аналогичным образом, как у Список Python Отказ

Давайте теперь понять создание вектора в Python.

Видео:► 5. ДОБАВЛЕНИЕ И УДАЛЕНИЕ элементов массива | Курс по Numpy.Скачать

Создание вектора в Python

Python Numpy Module используется для создания вектора. Мы используем numpy.array () Способ создания одномерного массива I.e. Вектор.

Пример 1: Горизонтальный вектор

Пример 2: Вертикальный вектор

Видео:#11. Произведение матриц и векторов, элементы линейной алгебры | NumPy урокиСкачать

Основные операции на векторе Python

Создав вектор, теперь давайте выполним некоторые основные операции на этих векторах сейчас!

Вот список основных операций, которые могут быть выполнены на вектор

• Добавление
• Вычитание
• Умножение
• Разделение
• Точечный продукт , так далее.

1. Выполнение операции добавления на вектор Python

Ниже мы выступили Векторное дополнение Работа на векторах.

Работа добавления состоится в элемент-мудрый способ I.E. Элемент элементами элементами и дальше результирующим вектором будет иметь ту же длину, что и из двух добавок векторов.

2. Выполнение вычитания двух векторов

На подобных линиях, в Вычитание Кроме того, будет следовать элемент-мудрые моды и дальше элементы вектора 2 будут вычитаться из вектора 1.

Давайте посмотрим на это реализация!

3. Выполнение умножения двух векторов

В оформлении Векторное умножение Элементы вектора 1 размножаются на элементы вектора 2, а вектор продукта имеет ту же длину, что и умножающие векторы.

Давайте попробуем визуализировать операцию умножения:

x = [10,20] и y = [1,2] – два вектора. Поэтому вектор продукта будет V [],

v [0] [0] * y [0] v [1] [1] * Y [1]

Посмотрите на следующий код!

4. Выполнение векторной операции дивизии

В Векторное разделение Результирующий вектор – это факторные значения после выполнения операции деления на двух векторах.

Рассмотрим ниже пример для лучшего понимания.

x = [10,20] и y = [1,2] – два вектора. Так что результирующий вектор V будет,

v [0] [0]/y [0] v [1] [1]/y [1]

Давайте теперь реализуем вышеуказанную концепцию.

Пример :

5. Векторный точечный продукт

В оформлении Вектор точечный продукт Мы выполняем суммирование продукта двух векторов в элементной мудрее.

Давайте посмотрим на ниже.

вектор. y = (x1 * y1 + x2 * y2)

Видео:#5. Изменение формы массивов, добавление и удаление осей | NumPy урокиСкачать

Заключение

По этому, мы подошли к концу этой темы.

Чтобы более глубокое понимание векторов, попробуйте создать вектор и выполнять вышеупомянутые операции и давайте узнаем ваше понимание в окне комментариев!

Не стесняйтесь комментировать ниже, если вы столкнетесь с любым вопросом. Для большего количества таких постов, связанных с Python, оставаться настроенными и до тех пор, пока

Видео:Матрицы и векторыСкачать

Работа с векторами в Python с помощью NumPy

В этом уроке мы узнаем, как создать вектор с помощью библиотеки Numpy в Python. Мы также рассмотрим основные операции с векторами, такие как сложение, вычитание, деление и умножение двух векторов, векторное точечное произведение и векторное скалярное произведение.

Видео:Основы NumPy Python | Массивы, Матрицы И Операции Над НимиСкачать

Что такое вектор в Python?

Вектор известен как одномерный массив. Вектор в Python – это единственный одномерный массив списков, который ведет себя так же, как список Python. Согласно Google, вектор представляет направление, а также величину; особенно он определяет положение одной точки в пространстве относительно другой.

Векторы очень важны в машинном обучении, потому что у них есть величина, а также особенности направления. Давайте разберемся, как мы можем создать вектор на Python.

Видео:🐍 СОЗДАНИЕ ВЕКТОРА В NUMPY || Линейная алгебра для Data Science #python #datascience #numpyСкачать

Создание вектора в Python

Модуль Python Numpy предоставляет метод numpy.array(), который создает одномерный массив, то есть вектор. Вектор может быть горизонтальным или вертикальным.

Вышеупомянутый метод принимает список в качестве аргумента и возвращает numpy.ndarray.

Давайте разберемся в следующих примерах.

Пример – 1: горизонтальный вектор

Пример – 2: Вертикальный вектор

Видео:Create a vector with values ranging from 10 to 49#Shaheencodingzone | Python Tutorial For BeginnersСкачать

Базовые операции вектора Python

После создания вектора мы теперь будем выполнять арифметические операции над векторами.

Ниже приведен список основных операций, которые мы можем производить с векторами:

• сложение;
• вычитание;
• умножение;
• деление;
• точечное произведение;
• скалярные умножения.

Видео:Python NUMPY - Полный Курс для НачинающихСкачать

Сложение двух векторов

В векторном сложении это происходит поэлементно, что означает, что сложение будет происходить поэлементно, а длина будет такой же, как у двух аддитивных векторов.

Давайте разберемся в следующем примере.

Видео:Как создать вектор с помощью функции в Python? Линейная алгебра для Data Science #shorts #репетиторСкачать

Вычитание

Вычитание векторов выполняется так же, как и сложение, оно следует поэлементному подходу, и элементы вектора 2 будут вычтены из вектора 1. Давайте разберемся в следующем примере.

Видео:#19. Введение в метод опорных векторов (SVM) | Машинное обучениеСкачать

Умножение векторов

Элементы вектора 1 умножаются на вектор 2 и возвращают векторы той же длины, что и векторы умножения.

Умножение производится следующим образом.

Первый элемент вектора 1 умножается на первый элемент соответствующего вектора 2 и так далее.

Видео:Занятие 12. Векторы и матрицыСкачать

Операция деления двух векторов

В операции деления результирующий вектор содержит значение частного, полученное при делении двух элементов вектора.

Давайте разберемся в следующем примере.

Как видно из вышеприведенного вывода, операция деления вернула частное значение элементов.

Видео:#python : numpy find matrix or vector normСкачать

Векторное точечное произведение

Векторное скалярное произведение выполняется между двумя последовательными векторами одинаковой длины и возвращает единичное скалярное произведение. Мы будем использовать метод .dot() для выполнения скалярного произведения. Это произойдет, как показано ниже.

Давайте разберемся в следующем примере.

Видео:► 10. МАТРИЦЫ И ВЕКТОРА | Курс по Numpy.Скачать

Векторно-скалярное умножение

В операции скалярного умножения; мы умножаем скаляр на каждую компоненту вектора. Давайте разберемся в следующем примере.

В приведенном выше коде скалярное значение умножается на каждый элемент вектора в порядке s * v =(s * v1, s * v2, s * v3).

Видео:How to Create a Vector using Numpy in Python?Скачать

Векторы в Python

В простом смысле вектор можно рассматривать, как одномерный массив. Что касается Python, вектор – это одномерный массив списков. Он занимает элементы таким же образом, как и список Python.

Давайте теперь разберемся с созданием вектора в Python.

Видео:#3. Функции автозаполнения, создания матриц и числовых диапазонов | NumPy урокиСкачать

Создание вектора

Модуль NumPy в Python используется для создания вектора. Мы используем метод numpy.array() для создания одномерного массива, то есть вектора.

Пример 1: горизонтальный вектор.

Пример 2: вертикальный вектор.

Видео:Create a null vector of size 10#Shaheencodingzone | Python Tutorial For BeginnersСкачать

Основные операции с вектором

Создав вектор, давайте теперь выполним некоторые базовые операции с этими векторами!

Вот список основных операций, которые можно выполнять с вектором:

• сложение;
• вычитание;
• умножение;
• деление;
• скалярное произведение и т.д.

Видео:Матрицы на пальцах. Основные операции с матрицами в Python [Математика для машинного обучения]Скачать

1. Выполнение операции сложения в векторе

Ниже мы выполнили операцию сложения векторов над векторами. Операция сложения будет выполняться element-wise manner, т.е. поэлементно, и, кроме того, результирующий вектор будет иметь такую же длину, что и два аддитивных вектора.

2. Выполнение вычитания двух векторов

Аналогичным образом, при вычитании также будет применяться поэлементный метод, и в дальнейшем элементы вектора 2 будут вычитаться из вектора 1.

Давайте посмотрим на его реализацию.

3. Выполнение умножения двух векторов

При умножении вектора элементы вектора 1 умножаются на элементы вектора 2, а вектор произведения имеет ту же длину, что и векторы умножения.

Попробуем представить себе операцию умножения:

x = [10,20] и y = [1,2] — два вектора. Таким образом, вектор произведения будет v [],

v [0] = x [0] * y [0] v [1] = x [1] * y [1]

Взгляните на приведенный ниже код:

4. Выполнение операции деления

При делении результирующий вектор является значениями частного после выполнения операции деления над двумя векторами.

Для лучшего понимания рассмотрим приведенный ниже пример.

x = [10,20] и y = [1,2] – два вектора. Таким образом, результирующий вектор v будет таким:

v [0] = x [0] / y [0] v [1] = x [1] / y [1].

Давайте теперь реализуем вышеуказанную концепцию.

5. Векторное точечное произведение

В векторном скалярном произведении мы поэлементно производим суммирование произведения двух векторов.