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안녕하세요 함수,넘파이,values 관련한 질문입니다.
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안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다!
일단 질문은 크게 2가지 입니다.
<1번질문>
함수를 이렇게 설정하셨는데요
여기서 np.array([np.abs(item_sim_arr).sum(axis=1)]) 이 부분을 변경해서
np.abs(item_sim_df.values).sum(axis=1)로 바꾸어도 동일하게 작동하더라구요.
그래서 따로 떼어 결과를 비교해보니
이렇게 각각 괄호가 [[]] 이렇게 감싸져 있는가 [] 이렇게 감싸져있는가의 차이인 것 같습니다.
두 경우에 무슨 차이가 있는 것인지 알 수 있을까요?
<2번질문>
위에 주어진 함수를 적용했을 시에 인자에 .values를 적어주셨는데
.values를 빼고 데이터프레임 자체를 넣어도 똑같은 결과로 동작을 합니다.
그렇다면 사실 굳이 .values를 인자값으로 넣어주지 않아도 되는건가요?
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안녕하십니까,
2번을 먼저 말씀 드리겠습니다.
잘 아시다시피, DataFrame에 values를 호출하면 numpy array로 변환을 합니다. DataFrame은 numpy array 에 인터페이스를 편하게 하기 위해 여러 API가 있을 뿐 내부적으로는 모두 numpy array로 저장이 됩니다.
predict_rating() 함수는 인자로 numpy array를 입력 받아서 이를 dot 연산을 하도록 만들었습니다. 하지만 DataFrame 도 dot 연산을 할 수 있으며 결국은 내부 numpy array의 dot 연산을 호출하도록 만들어져 있습니다. 일반적으로 dot 연산은 보통 numpy array 로 호출합니다. DataFrame의 dot 연산은 잘 호출하지 않습니다. 이유는 dot 연산을 하는 것들은 보통은 배열의 low level 연산이고, DataFrame은 주로 데이터(업무적인) 처리에 사용되기 때문입니다.
때문에 저도 predict_rating() 함수시 numpy array로 인자를 입력해서 연산을 하도록 만들었습니다.
그리고 1번 질문 중 [[]]와 [] 의 차이는 [[]]는 2차원, []는 일차원 배열을 의미합니다.
np.array([ np.abs(.....).sum(axis=1) ]) 이 2차원이 된 이유는 np.abs(...).sum(..)결과가 1차원인데 여기에 다시 np.array( [ np.abs(.....) ] ) 와 같이 [ ] 를 씌웠기 때문입니다.
감사합니다.