Сегодня мы узнаем
1. Что такое векторы и для чего они нужны аналитику данных
2. Какие операции с векторами можно делать (складывание, вычитание) и в чем их смысл
3. Как работать с векторами в Python
1. Что такое векторы и для чего они нужны аналитику данных
В векторах хранят некоторые цифровые данные. Например, вектор, описывающий кота, мог бы выглядеть как набор цифр его возраста, веса, количества зубов, окраски (зашифрованной цветом) и других характеристик. Набор из 5 подобных векторов описывал бы всех котов тети Вали. Проанализировав эти векторы, можно узнать средний вес тети Валиных котов, узнать сколько корма они съедают за неделю и прочее, что позволяет нам математика.
Записывам мы вектор примерно так: Барсик = (5.34, 5, 32). Предварительно мы договорились, что первое число - вес Барсика, второе - возраст в годах, третье - количество зубов.
Также векторы активно используются для записи координат в двух-, трех- и более мерном пространстве. Такие векторы обретают геометрический смысл, его можно увидеть на картинке.
2. Какие операции с векторами можно делать
Векторы можно складывать и вычитать. Но только одноразмерные векторы! Двухмерные складываем с двухмерными, трехмерные с трехмерными и тд. Для этого нужно просто сложить или вычесть их соответствующие элементы. Пример для наглядности:
A = (1, 2, 3)
B = (4, 5, 6)
A + B = (5, 7, 9)
B - A = (3, 3, 3)
С помощью сложения векторов можно суммировать данные по месяцам и получать квартальные или готовые отчеты.
3. Как работать с векторами в Python
Для математических операций есть библиотека numpy
import numpy as np # импортируем библиотеку
v1 = np.array([2, 15, 6])
v2 = np.array([3, 45, -45]) # создаем 2 вектора
sum = v1 + v2 # складываем
sub = v1 - v2 # вычитаем
print(sum)
print(sub) # выводим на экран
С базовыми вещами все, в следующий раз продолжим разбираться с векторами.