전체 글25 [Numpy]넘파이 배열 생성(arange, random) 1.np.arange 일정한 숫자를 가지고 오고 싶은 경우 간단하게 arange 함수를 이용하면 된다. np.arange(원하는 숫자) 형태로 작성하면 되는데 따로 지정하지 않을 경우 0 부터 시작한다. k = np.arange(10) # 출력 [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 만약 시작과 끝을 원하는 숫자로 지정하고 싶은 경우는 다음과 같이 작성하면 된다. # 3이상 12 미만까지 차례대로 나열된 숫자 k1 = np.arange(3,12) # 3이상 12 미만까지 차례대로 3의 간격으로 나열된 숫자 k3 = np.arange(3,12,3) # 출력 [ 3 4 5 6 7 8 9 10 11] [3 6 9] 2.np.random 랜덤한 숫자로 생성하고 싶을 때 두 가지 방법이 있다. 1) uniform.. 2022. 8. 24. [Numpy]넘파이 배열 생성(eye, identity) 항등행렬(주대각선의 원소가 모두 1이며 나머지 원소는 모두 0인 정사각 행렬) 또한 numpy 함수를 사용해 생성할 수 있다. identity matrix(항등행렬) 의 철자를 따와서 쉽게 생성이 가능한데 np.identity(행렬의 shape) 을 지정하면 된다. i = np.eye(3) j = np.identity(3) # 출력 [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] 2022. 8. 24. [Numpy]넘파이 배열 생성(zeros_like, ones_like, full_like, empty_like) 넘파이 배열을 생성하고자 할 때 기존에 생성된 array의 형태를 따올 수 있다. 그 함수가 바로 ~_like 인데 ~처럼 만들어줘 라고 보면 이해하기 쉬울 것 같다. # 기존에 생성되었던 numpy array a = np.zeros((3,4)) # _like 이용하여 배열을 가지고 오되, zeros(0) 으로 채우기 e = np.zeros_like(a) # 출력 [[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]] # 기존에 생성되었던 numpy array a = np.zeros((3,4)) # _like 이용하여 배열을 가지고 오되, ones(1) 으로 채우기 f = np.ones_like(a) # 출력 [[1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1.. 2022. 8. 24. [Numpy]넘파이 배열 생성(zeros, ones, full, empty) 넘파이 배열을 새로 생성할 수도 있지만 넘파이 내에서 미리 정해놓은 함수를 이용 할 수도 있다. 1. zeros np.zeros((shape)) 처럼 원하는 shape을 지정하면 지정한 shape 내에서 원소를 0(float type)으로 채운다. a = np.zeros((3,4)) #출력 [[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]] 2. ones np.ones((shape)) 처럼 위와 동일하지만 원하는 shape을 지정하면 지정한 shape 내에서 원소를 1(float type)으로 채운다. b = np.ones((5,2)) #출력 [[1. 1.] [1. 1.] [1. 1.] [1. 1.] [1. 1.]] 3. full np.full((shape), 숫자) 처럼 위와.. 2022. 8. 24. 이전 1 2 3 4 5 6 7 다음