Melhor resposta
Conceitualmente, é o mesmo. Apenas um vetor.
A estrutura de dados por trás disso é diferente. Ser esparso significa que não conterá explicitamente cada coordenada. Vou explicar.
Considere o vetor dimensional do anúncio u \ in I \! R ^ d, u = (u\_1, …, u\_d),
Às vezes, você sabe que seu o vetor terá muito valor u\_i = 0. Então você pode querer, para evitar o desperdício de memória, armazenar valores que não sejam 0 e então, e considerar, outros valores como zero. Isso é extremamente útil quando one-hot é usado.
Normalmente, vetores esparsos são representados por uma tupla (id, valor) como: u\_i = valores [j] se id [j] = i; u\_i = 0 caso contrário (se i não estiver em id)
Do ponto de vista dev, ficando esparso vetor de vetor denso é como fazer:
sparse\_vec = {“id”: [], “values”: []}
d = len(dense\_vec)
for i in range(0, d):
if d[i] != 0:
sparse\_vec["id"].append(i)
sparse\_vec["values"].append(d[i])
E, por exemplo, um vetor denso (1, 2, 0, 0, 5, 0, 9, 0, 0) será representado como {(0,1,4,6), (1, 2, 5, 9)}
pltrdy
Resposta
Vetor se refere a qualquer quantidade física que tenha magnitude e direção. Além disso, deve obedecer à lei da adição de vetores.
Exemplo: força, velocidade, deslocamento, momento de torque, aceleração, eletrificado etc.
O vetor posição também é um vetor que localiza a posição de uma partícula em relação à origem do quadro de referência. É denotado por \ vec {r} = x \ hat {i} + y \ hat {j} + z \ hat {k}.
Onde \ hat {i}, \, \ hat { j} e \ hat {k} são o vetor unitário ao longo dos eixos x, \, y e z, respectivamente. E (x, \, y, \, z) são as coordenadas de posição de uma partícula w.r.t a origem do quadro de referência.