機械学習の過程で避けて通れない数学知識の数々・・・。正直なところ高校数学なんて真面目にやった記憶がないので、ベクトル記号とか見覚えがある程度で全く理解出来ないので再度(と言うより初学に等しい)勉強する事にしました。

 

 

ベクトルに関しては一応概要だけは理解しました。

import numpy as np

x = np.array([3,4])
y = np.array([33,56])

print(np.linalg.norm(x))

print(np.linalg.norm(y))

このコードを実行すると5が表示されます。

numpyを使って変数xに行3列4の配列をセットしました。この時の、

ベクトル(位置を問題にせず、向きと大きさ(長さ)だけを考えた長さ)が5になります。って話です。

 

下記にて、D1からA1に向いた線分と、A1からA3に向いた線分が考えられます。

よって(A1が交点)、ベクトルは下の図で言えば、D1からA3への向きで表せます。

赤い斜め線が上の答え5になっています。

直角三角形が出来ているので三平方の定理で、「赤い斜め線^2= 3^2 + 4^2」なので、9+16=25となり、2乗して25になるのは5なので答えは5で、ベクトルは5となります。

 

同様に

変数yに行33列56の配列をセットすると、この時の、

33の二乗は1089で、56の二乗は3136です。加算して、4225になり、根号を外すと65になります。

ベクトル(位置を問題にせず、向きと大きさ(長さ)だけを考えた長さ)が65になります。って話です。


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