Python/Numpy (3) 썸네일형 리스트형 Numpy _ 1 2. 기본 사용 NumPy의 주요한 객체는 다차원의 동종 어레이 (homogeneous multidimensional array)입니다. 보통 숫자로 구성되는 어레이는 모두 동일한 타입의 요소를 갖고, 음이 아닌 정수 (0, 1, 2 ..)로 인덱싱됩니다. NumPy 어레이를 하나 만들고 출력해 보겠습니다. 예제 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) print(a) [1 2 3] np.array() 함수에 숫자들을 입력함으로써 1차원의 어레이가 하나 만들어지고 출력됩니다. 3. 어레이 생성/초기화 NumPy는 어레이의 생성/초기화와 관련된 다양한 함수 (링크)를 제공합니다. 예제 import numpy as np a = np.zeros(3) b = np.ones((.. numpy 모듈 & ndarray 이해하기 - 성능 : 파이썬 리스트보다 빠름 - 메모리 사이즈 : 파이썬 리스트보다 적은 메모리 사용 - 빌트인 함수 : 선형대수 , 통계관련 여러 함수 내장 ndarray 는 C 언어로 구성되어 있어서 속도가 빠르다 Vectorization : 한번에 한 연산을 하는게 아니라 , 전체의 데이터를 한묶음의 데이터로 처리해버림 ㄴ ( python 는 한번에 한개씩 ( for , while 하나씩 하나씩 .. ) 다양한 방법으로 ndarray 생성하기 np.arange 함수로 생성하기 np.ones, np.zeros로 생성하기 np.empty, np.full로 생성하기 np.eye로 생성하기 np.linspace로 생성하기 reshape 함수 활용 ndarray의 형태, 차원을 바꾸기 위해 사용 이건 되는데 이건 안.. 넘파이 1 Numpy의 shape, reshape에 대해 알아보자 np.shape 행렬의 차원을 확인할 수 있는 메소드이며, np.shape(행렬) 뿐만 아니라 행렬.shape 방식으로도 사용 가능합니다. np.reshape 행렬의 차원을 변경하는 메소드로 변경 이전의 차원의 곱과 변경 이후 차원의 곱이 같다면, 변환이 가능합니다. 예를 들어 (2, 8)차원을 가진 행렬 A는 (4, 4) 차원을 가진 행렬로 변환이 가능합니다. 2x8 = 16, 4x4 = 16이기 때문입니다. 하지만 (3, 5)차원을 가진 행렬로는 변환이 불가능합니다. 3x5 = 15이기 때문에 차원이 일치하지 않습니다. np.reshape(행렬, 변환할 차원)으로 차원을 변경할 수도 있고, 행렬.reshape(변환할 차원)으로 변경할 수도 있.. 이전 1 다음
