넘파이

참고 출처)

https://laboputer.github.io/machine-learning/2020/04/25/numpy-quickstart/

 

1. 넘파이 에서는 모든 배열의 값이 기본적으로 같은 값이여야 한다.

 

2. 기본 속성 값들

ex)

 

1) ndarray.shape : 배열의 각 축(axis)의 크기

 -> 순서대로 행 열 출력 (3,5)

 

2) ndarray.mdim : 축의 개수

-> 출력은 2(2차원이므로)

 

2) ndarray.dtype

: 요소의 타입, 여기서는 uint8

 

3) ndarray.size()

: 요소의 갯수

 

3. 선언

1) 기본

a = np.array( [1,2,3] ) 

b= np.array( [1,2,3] , [4,5,6] )

 

2) 함수 사용

-> shape 에는 행 열 순으로 입력!!!!

ex)

print(np.zeros((3,4)))

# [[0. 0. 0. 0.]

# [0. 0. 0. 0.]

# [0. 0. 0. 0.]]

arange() : n 만큼 차이나는 숫자 생성

linespace() : n 등분한 숫자

 

 

4. reshpae(행,열)

: 쉽게 크기 변경 가능

 

5. 연산

1) 상수 연산 시모든 요소에 연산이 적용

ex) a * 3 하면 a의 모든 요소가 *3 된다

 

2) * : 각 원소끼리 곱셈 @ : 행렬 곱셈

 

3) 기타 연산

 

 

6. 브로드캐스팅