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[Numpy]넘파이 배열 Numpy 배열 모두 같은 유형의 값이며 음수가 아닌 정수의 튜플로 인덱싱된다. 차원의 수는 배열의 랭크이며 배열의 shape은 각 차원별 배열 크기의 튜플이다. 중첩 된 파이썬 리스트로부터 numpy 배열을 초기화 할 수 있고 대괄호를 사용하여 요소에 접근 할 수 있다. 1. Numpy 배열 생성하기 먼저 넘파이 배열을 생성하고 차원과 형태, 데이터타입을 확인해보자. a = np.array([1, 2, 3]) print(a) print(type(a), a.ndim, a.shape, a.dtype) #출력 [1 2 3] 1 (3,) int64 출력된 결과의 타입을 살펴보면 [1, 2, 3] 의 1차원, shape은 3, 문자원소를 포함한 넘파이 배열이 생성된 것 을 확인할 수 있다. shape이 (3, .. 2022. 8. 24.
[Numpy]넘파이란? 넘파이란? Numpy는 Numerical Python의 줄임말로, 파이썬에서 산술 계산을 위한 패키지이다. 과학 계산을 위한 대부분의 패키지는 Numpy의 배열 객체를 데이터 교환을 위한 공통 언어처럼 사용한다. Numpy ndarray Numpy의 N차원의 배열 객체이다. 형태가 파이썬의 리스트와 비슷하다고 생각할 수 있으나 기본적으로 메모리 공간을 차지하는 형태가 다르다. 리스트의 경우 하나의 리스트 안에 다른 타입(숫자, 문자 등)이 공존이 가능하지만 넘파이는 동일한 타입의 데이터만 들어갈 수 있다. Numpy 와 List의 차이점 1. print 문 출력 형태 두 자료형의 차이는 출력을 해보면 간단하게 확인이 가능하다. # L:List , A:Array L = [1, 2, 3] A = np.arr.. 2022. 8. 24.
1. 텐서(tensor)란?_array와 list를 이용하여 텐서 생성하기 numpy ndarray나 python의 list도 tensor로 바꿀 수 있다. 1. numpy ndarray to tensor 먼저 array 를 생성해보자. x_np = np.array([[1.0, 2.0], [3.0, 4.0]]) 앞서 포스팅한 constant 안에 넣어도 되지만 convert_to_tensor 를 사용할 수도 있다. # tf.constant 이용 x_np_1 = tf.constant(x_np) # convert_to_tensor 이용 x_np_2 = tf.convert_to_tensor(x_np) 두 결과의 데이터타입을 확인해보면 위와 같이 동일한 것을 확인할 수 있다. 2. python list to tensor array 를 단순히 list로 변경만 하면 되므로 코드를 한번에.. 2022. 8. 24.
1. 텐서(tensor)란?_텐서 생성하기 텐서란? Tensor는 multi-dimensional array를 나타내는 말로, TensorFlow의 기본 data type 이다. 텐서를 만들기 위해서는 간단하게 tf.constant 를 이용하여 만들 수 있다. 1.텐서 생성하기_기본형 hello = tf.constant([3,3], dtype=tf.float32) 결과는 넘파이의 array 와는 다르게 숫자와 함께 shape 과 데이터타입을 함께 출력한다. tf.Tensor([3. 3.], shape=(2,), dtype=float32) 글자를 넣어서 만들 수도 있는데 hello = tf.constant('hello world') 이때의 결과는 다음과 같다. tf.Tensor(b'hello world', shape=(), dtype=string).. 2022. 8. 24.

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