8. PyTorch에서 벡터/행렬/텐서의 요소별 곱셈
   벡터는 1차원 텐서이며, 행렬은 2차원 텐서입니다. 텐서는 다차원 배열로 일반화된 개념입니다. PyTorch에서 텐서는 torch. Tensor 클래스로 표현됩니다.PyTorch에서 요소별 곱셈을 수행하는 방법은 여러 가지가 있습니다
9. 파이썬 NumPy에서 요소별 행렬 곱셈 (Hadamard product) 구하는 방법
   1. * 연산자 사용:가장 간단한 방법은 두 행렬에 * 연산자를 사용하는 것입니다. 두 행렬의 크기가 같아야 하며, 각 요소는 서로 곱해집니다.출력:2. np. multiply 함수 사용:np. multiply 함수는 두 배열의 요소별 곱셈을 수행합니다
10. NumPy에서 True 값의 인덱스 가져오기
    np. where 함수는 조건에 따라 배열의 요소를 선택하는 데 사용됩니다. 다음과 같이 사용하여 True 값의 인덱스를 가져올 수 있습니다.위 코드에서 row_indices는 True 값이 있는 행의 인덱스를, col_indices는 True 값이 있는 열의 인덱스를 나타냅니다
11. NumPy 배열의 크기 (길이, 차원) 확인하기
    NumPy 배열은 shape 속성을 가지고 있으며, 이는 배열의 각 차원의 길이를 튜플 형태로 저장합니다. 예를 들어, 2행 3열 배열의 경우 shape 속성은 다음과 같습니다.shape 속성을 사용하여 특정 차원의 길이를 추출할 수도 있습니다
12. NumPy에서 1D 배열을 2D 배열로 변환하는 방법
    reshape() 함수는 NumPy에서 배열의 모양을 변경하는 데 가장 기본적인 방법입니다. 다음과 같은 형식으로 사용됩니다.여기서:arr은 변환하려는 1D 배열입니다.newshape는 변환된 2D 배열의 원하는 모양입니다
13. NumPy 배열과 행렬의 차이점 및 선택 가이드
    1. 배열 vs. 행렬:배열: 다차원 데이터 구조를 나타냅니다. 0보다 크거나 같은 임의의 차원을 가질 수 있습니다. 데이터는 동일한 데이터 타입으로 구성됩니다. 일반적으로 다양한 데이터를 저장하는 데 사용됩니다.배열:
14. NumPy 행렬을 배열로 변환하는 방법 (Python)
    NumPy는 Python에서 다차원 배열을 다루기 위한 강력한 라이브러리입니다. 행렬과 배열은 모두 NumPy에서 다차원 배열로 표현될 수 있지만, 서로 다른 특징을 가지고 있습니다.행렬은 일반적으로 수학적 계산에 사용되는 반면
15. Python에서 리스트와 행렬을 전치(Transpose) 및 언그룹(Unzip)하는 방법
    리스트를 전치하는 것은 행과 열을 서로 바꾸는 것을 의미합니다. 예를 들어, 다음과 같은 2차원 리스트가 있다고 가정해봅시다.이 리스트를 전치하면 다음과 같은 결과가 됩니다.리스트를 전치하는 방법은 여러 가지가 있습니다