numpy 배열

파이썬・ML/numpy

넘파이 배열의 생성법과 기본 속성 이해하기

이번 포스팅에서는 넘파이 배열을 생성하는 방법과 넘파이 배열의 속성에 대해 알아보도록 하겠습니다. import numpy as np 1. 넘파이 배열 생성하기 넘파이 배열을 만드는 여러 메서드가 존재합니다. 넘파이 라이브러리가 생성하는 모든 배열의 타입은 numpy.ndarray입니다. ✅ np.array # a(스칼라) a = np.array(3.14) print(a) # 3.14 b(벡터) b = np.array([1, 2, 3]) print(b) # [1 2 3] c(행렬) c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(c) # [[1 2 3] # [4 5 6]] d(3차원 텐서) d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9],..

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넘파이 배열 shape 속성에 대한 이해

안녕하세요! 넘파이 라이브러리 관련 첫 포스팅입니다. 이번 첫 포스팅에서는 넘파이 배열의 shape 속성에 대해 알아보도록 하겠습니다. 넘파이 배열의 연산이 어떻게 수행되는지 알기 위해서는 shape 속성에 대한 이해가 필요합니다. 1. shape 속성 읽는 방법 1-1. 스칼라 → 벡터 스칼라가 여러 개 모이면 1차원 배열(벡터)을 형성합니다. 위 그림에서는 3개의 스칼라가 모여 shape이 (3, )인 1차원 배열이 만들어집니다. 이때 만들어진 벡터를 보고 다음과 같이 생각해 볼 수 있어야 합니다. "1차원 배열이 3개의 원소로 구성되어 있네? 그리고 그 각 원소는 스칼라구나!" 1-2. 벡터 → 행렬 1차원 배열(벡터)이 여러 개 모이면 2차원 배열인 행렬을 이룹니다. 위 그림에서 shape이 (3..

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