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import numpy as np numpy documentation numpy 공식 문서 링크 numpy 에서 제공되는 함수등에 대한 문서 numpy.org/devdocs/reference/ NumPy Reference — NumPy v1.21.dev0 Manual This reference manual details functions, modules, and objects included in NumPy, describing what they are and what they do. For learning how to use NumPy, see the complete documentation. Acknowledgements Large parts of this manual originate from Tr..

import numpy as np ravel, np.ravel 다차원 배열을 1차원으로 변경 'order' 파라미터 'C' - row 우선 변경 'F' - column 우선 변경 flatten 다차원 배열을 1차원으로 변셩 ravel과의 차이점: copy를 생성하여 변경함 (즉 원본 데이터가 아닌 복사본을 반환) 'order' 파라미터 'C' - row 우선 변경 'F' - column 우선 변경 reshape 함수 array의 shape를 다른 차원으로 변경 주의할점은 reshape한 후의 결과의 전체 원소 개수와 이전 개수가 같아야 가능 사용 예) 이미지 데이터 벡터화 - 이미지는 기본적으로 2차원 혹은 3차원(RGB)이나 트레이닝을 위해 1차원으로 변경하여 사용됨

import numpy as np 인덱싱 파이썬 리스트와 동일한 개념으로 사용 ,를 사용하여 각 차원의 인덱스에 접근 가능 1차원 벡터 인덱싱 2차원 행렬 인덱싱 3차원 텐서 인덱싱 슬라이싱 리스트, 문자열 slicing과 동일한 개념으로 사용 ,를 사용하여 각 차원 별로 슬라이싱 가능 1차원 벡터 슬라이싱 2차원 행렬 슬라이싱 3차원 텐서 슬라이싱

import numpy as np random 서브모듈 rand 함수 0,1사이의 분포로 랜덤한 ndarray 생성 randn 함수 n: normal distribution (정규분포) 정규분포로 샘플링된 랜덤 ndarray 생성 randint 함수 특정 정수 사이에서 랜덤하게 샘플링 seed 함수 랜덤한 값을 동일하게 다시 생성하고자 할때 사용 1) seed 함수 호출 2) random 함수로 ndarray 생성 3) seed 함수로 인해 random 함수로 ndarray를 다시 생성하면 1번과 같은 ndarray가 생성된다 choice 주어진 1차원 ndarray로 부터 랜덤으로 샘플링 replace 파라미터를 False로 두면 중복된 값을 만들지 않는다 확률분포에 따른 ndarray 생성 unifo..

import numpy as np np.array 함술로 생성하기 x=np.array([1,2,3,4]) print(x) y=np.array([[2,3,4],[1,2,5]]) print(y) print(type(y)) np.arange 함수로 생성하기 np.ones, np.zeros 로 생성하기 np.empty, np.full로 생성하기 np.eye로 생성하기 단위 행렬 생성 np.linspace로 생성하기 마지막 값의 개수로 사이 값을 균일하게 나누어주는 함수 reshape 함수 활용 ndarray의 형태, 차원을 바꾸기 위해 사용 차원을 바꿀때 원소의 개수가 맞아야함

order array를 다음과 같이 reshape 할 수 있다. a=np.arrange(6).reshape((3,2)) >>>a array([[0,1],[2,3],[4,5]]) 다음과 같은 방법으로도 가능하다 a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) np.reshape(a,6) #-->array([1,2,3,4,5,6]) -1의 의미 reshape()의 '-1' 이 의미하는 바는, 변경된 배열의 '-1' 위치의 차원은 "원래 길이와 남은 차원으로 부터 추정"이 된다는 뜻이다. import numpy as np x=np.arrange(12).reshape(3,4) x=array([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11]]) (1) reshape(-1,정수)의 행(row) 위치에..