[4] array 생성하기. np.arange() / np.zeros() / np.ones() / np.empty() - numpy 넘파이 array 활용 (Danuri coding/다누리 코딩)
앞서 벡터와 매트릭스 등 array에 대해서 살펴보았다면, 이번에는 array를 생성해보는 방법들을 살펴보도록 하겠습니다. 1. arange() - 범위를 지정하여 생성하기 np.arange(10) #int 로 0부터 9까지 배열 추출한다. ### array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) np.arange(0, 10, 0.5) #넘파이의 경우에는 floating point 도 표시할 수 있다. ### array([0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. ,6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5, 9. , 9.5]) #이전에 배운 것 응용해보겠습니다! np.arange(10).reshape(2,5) """..
[2] 매트릭스 Matrix - numpy 넘파이 array 활용 (Danuri coding/다누리 코딩)
매트릭스(Matrix)는 2차원 형태를 가지고 있습니다. 앞서 살펴보았던 벡터들로 이루어져 있다고 볼 수도 있습니다. 이전 벡터 내용은 다음 링크를 참고해주세요 :) https://danuri.tistory.com/5 매트릭스(Matrix)는 행과 열, 두 개의 축을 가지는 2차원 행렬을 의미합니다. 이번 포스팅에서는 매트릭스의 생성과 형태를 살펴보도록 하겠습니다. 그리고 형태를 원하는 대로 변환하는 것까지 해보겠습니다. *참고 ### 는 출력된 값을 보여줍니다. 1. 매트릭스의 생성 import numpy as np #넘파이 가져오기. m_array = [[1,2,3], [1,2,3], [1,2,3]] m_array ### [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]] 다음과 같이 매트릭..
