[python/Numpy] 벡터화 연산과 브로드캐스팅(Broadcasting)

 

백터화 연산이란?

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벡터의 같은 인덱스에 위치한 원소(Element-wise)들끼리 연산을 수행하는 것을 의미한다.

Numpy에서 지원하는 연산 기능으로 반복문을 사용하지 않고 같은 위치의 값끼리 반복 연산을 가능하게 한다.

단, 배열의 형태가 같아야 연산이 가능하다.

1차원 numpy.ndarray

  >>> a = np.arange(5)
  >>> a
  array([0, 1, 2, 3, 4])
  >>> a+a
  array([0, 2, 4, 6, 8])
   

2차원 numpy.ndarray

  >>> a2 = np.arange(9).reshape(3,3)
  >>> a2
  array([[0, 1, 2],
         [3, 4, 5],
         [6, 7, 8]])
  >>> a2 * 2
  array([[ 0,  2,  4],
         [ 6,  8, 10],
         [12, 14, 16]])
          

배열(ndarray)끼리 연산할 경우 같은 위치에 있는 인덱스끼리 연산이 수행되며, 스칼라(scalar)의 경우에는 모든 인덱스에 적용되어 연산이 이루어진다.

 

 

Python의 브로드캐스팅(Broadcasting)이란?

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서로 shape(배열의 형태)이 다른 ndarray를 연산이 가능하게 shape(배열의 형태)을 맞춰주는 것을 의미한다.

연산이 가능한 형태로 자동 reshape 및 반복된 값으로 자동으로 할당한 후 연산을 수행한다.

브로드캐스팅 규칙

• 두 배열의 차원(ndim)이 다른 경우, 차원이 더 낮은 배열이 차원이 더 높은 배열과 같은 차원의 배열로 인식된다.
• 연산에 사용된 배열과 반환된 배열의 차원의 크기(shape)가 같거나 1일 경우 브로드캐스팅이 가능하다.