[Coding The Matrix] 코딩 더 매트릭스 - Chapter 3 벡터

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Created on 2015. 8. 17.

@author: Administrator
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  chapter 3 vector
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from myutil import consolePrintWithLineNumber as c
from plotting import plot 


# 73p
L = [[2, 2], [3, 2], [1.75, 1], [2, 1], [2.25, 1], [2.5, 1], [2.5, 1], [2.75, 1], [3, 1], [3.25, 1]]
# plot(L, 4)

# 74p
def add2(v, w):
  return [v[0] + w[0], v[1] + w[1]]
c(add2([4, 4], [1, 2]))
c(add2([-4, -4], [1, 2]))

  # Task 3.4.3
def add2_1(v, w):
  return [[v[i][0] + w[0], v[i][1] + w[1]] for i in range(len(v))]
c(add2_1(L, [1, 2]))

# 75p

  # Quiz 3.4.4
def addn(v, w):
  return [v[i] + w[i] for i in range(len(v))]
  # n이 4인 경우
c(addn([1, 2, 3, 4], [1, 1, 1, 1]))
  # 약간 다른 방법(foreach 구문에 익숙하다보니 zip 보다는 range 가 편한다;;; 성능상 무엇이 더 빠를까????)
def addn_1(v, w):
  return [x + y for x, y in zip(v, w)]
c(addn_1([1, 2, 3, 4], [1, 1, 1, 1]))

# 77p
  # Quiz 3.5.3
def scalar_vector_mult(alpha, v):
  return [alpha * v[i] for i in range(len(v))]

c(scalar_vector_mult(4, [1, 2, 3]))

# 80p
# plot([scalar_vector_mult(i / 10, [2, 2]) for i in range(11)], 4)
# plot([scalar_vector_mult(i / 100, [2, 2]) for i in range(101)], 4)

# 82p
# plot([add2(scalar_vector_mult(i / 100, [3, 2]), [0.5, 1]) for i in range(101)], 4)

# 84p
  # Task 3.6.9
  # A[3.5, 3] + B[0.5, 1], 0<=A<=1, B=1-A
# plot([add2(scalar_vector_mult(i / 100, [3.5, 3]), scalar_vector_mult((1 - i / 100), [0.5, 1])) for i in range(101)], 4)

# 85p
  # 블록결합 : 선분
  # 아핍결합 : 무한 직선

# 86p
class Vec:
  def __init__(self, labels, function):
    self.D = labels
    self.f = function

v = Vec({'A', 'B', 'C'}, {'A':1})
for d in v.D:
  if d in v.f:
    c(v.f[d])

# 87p
def setitem(v, d, val): v.f[d] = val
setitem(v, 'B', 2.)
def getitem(v, d): return v.f[d] if d in v.f else 0
c(getitem(v, 'A'))

# 88p
  # 스파스 아님(아이템이 없는 경우 0으로 출력)
def scalar_mul(v, alpha):
  return Vec(v.D, {d:alpha * getitem(v, d) for d in v.D})
c(scalar_mul(v, 2).f)
c(scalar_mul(v, 2).D)

  # 딕셔너리의 items 함수 : 딕셔너리를 리스트-튜플 형태로 변형한다.
  # {'A': 1, 'B': 2.0} -> [('A', 1), ('B', 2.0)]
  # 스파스 (아이템이 없는 출력하지 않음)
def scalar_mul_1(v, alpha):
  return Vec(v.D, {d:alpha * value for (d, value) in v.f.items()})
c(scalar_mul_1(v, 2).f)
c(scalar_mul_1(v, 2).D)

def add(u, v):
  return Vec(u.D, {d:getitem(u, d) + getitem(v, d) for d in u.D})
u = Vec(v.D, {'A':5., 'C':10.})
c(add(u, v).f)

# 89p
def neg(v):
  return Vec(v.D, {k: value * -1 for (k, value) in v.f.items()})
c(v.f)
c(neg(v).f)

# 97p
def list_dot(u, v):
  return sum([u[i] * v[i] for i in range(len(u))])
c(list_dot([1, 2, 3], [4, 5, 6]))
def list_dot_1(u, v):
  return sum([x * y for (x, y) in zip(u, v)])
c(list_dot_1([1, 2, 3], [4, 5, 6]))

# 104p
  # 책에는 dot(...) 이라고 되어 있는데, list_dot(...)이 맞다.
def dot_product_list(needle, haystack):
  s = len(needle)
  return [list_dot(needle, haystack[i:i + s]) for i in range(len(haystack) - s)]
c(dot_product_list([1, 0, 1], [1, 0, 0, 1, 0, 1, 1]))

  # 선형필터
  
# 105p
  # 두번째 도트곱 그림이 잘못되었다.


# 학습 속도가 너무 더디다....잠시 쉼.

콘솔결과

21 >  [5, 6]
22 >  [-3, -2]
27 >  [[3, 4], [4, 4], [2.75, 3], [3, 3], [3.25, 3], [3.5, 3], [3.5, 3], [3.75, 3], [4, 3], [4.25, 3]]
35 >  [2, 3, 4, 5]
39 >  [2, 3, 4, 5]
46 >  [4, 8, 12]
73 >  1
79 >  1
85 >  {'B': 4.0, 'C': 0, 'A': 2}
86 >  {'C', 'A', 'B'}
93 >  {'A': 2, 'B': 4.0}
94 >  {'C', 'A', 'B'}
99 >  {'B': 2.0, 'C': 10.0, 'A': 6.0}
104 >  {'A': 1, 'B': 2.0}
105 >  {'A': -1, 'B': -2.0}
110 >  32
113 >  32
120 >  [1, 1, 0, 2]