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목록Numpy (3)
끄적끄적 개발일기
np.zeros(shape, dtype=float) : shape차원의 0으로 된 numpy배열 반환¶ shape: tuple, int, array dtype: numpy.float64(default), numpy.int8등 지정가능 In [3]: import numpy as np In [30]: arr1 = np.zeros(3) arr1 = np.zeros((3)) #위와 동일한 결과 반환 arr1 =np.zeros([3]) #위와 동일한 결과 반환 print(type(arr1), arr1.dtype) arr1 float64 Out[30]: array([0., 0., 0.]) In [25]: arr2 = np.zeros((3, 3)) arr2 Out[25]: array([[0., 0., 0.], [0...
Numpy : 벡터 및 행렬 연산에 있어서 편리한 기능을 제공하는 파이썬 라이브러리¶ In [40]: import numpy as np #numpy import numpy 배열 정의하기¶ In [41]: arr1 = [1,2,3,4,5] print(type(arr1)) arr1 Out[41]: [1, 2, 3, 4, 5] np.array(arr): arr(list타입) -> numpy배열로 변환¶ndarray.dtype: numpy배열의 데이터타입 확인¶ In [42]: arr1 = np.array(arr1) print(type(arr1), arr1.dtype) arr1 int32 Out[42]: array([1, 2, 3, 4, 5]) In [43]: arr2 = np.array([1.1, 2.1, 3..
열이 같은 배열과의 비교 행의 개수가 달라도 열이 같으면 True값이 반환된다. import numpy as np A1 = np.ones((3, 3)) #array([[1., 1., 1.], # [1., 1., 1.], # [1., 1., 1.]]) A2 = np.ones((3, 3)) #array([[1., 1., 1.], # [1., 1., 1.], # [1., 1., 1.]]) B = np.ones(3) #array([1., 1., 1.]) A1==B #array([[ True, True, True], # [ True, True, True], # [ True, True, True]]) A2==B #array([[ True, True, True], # [ True, True, True], # [ Tr..