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Data·AI/Numpy2

numpy함수(생성) 생성함수 array 생성하기 다음은 numpy에서 array함수를 이용해서 배열을 만들겠습니다. 1차원 배열과 2차원 배열은 다음과 같이 생성할 수 있습니다. lst_1d = np.array([1,2,3,4]) print(lst_1d) # 출력 값 # [1 2 3 4] lst_2d = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(lst_2d) # 출력 값 # [[1 2 3] # [4 5 6]] 배열의 모양을 확인하는 shape함수 다음은 numpy 배열을 확인하는 shape 함수입니다. 사용은 다음과 같이합니다. print(lst_1d.shape) print(lst_2d.shape) # 출력 값 # (4,) # (2, 3) 파이썬에는 range Numpy에는 arange 다음은 파이썬에서.. 2020. 7. 30.
Numpy 시작하기 개념 먼저 Numpy란 "Numerical Python" 의 줄임말로 대규모 다차원 배열과 행렬 연산에 필요한 다양한 함수를 제공해줍니다. 특징 강력한 N 차원 어레이 빠르고 다양한 Numpy 벡터화, 인덱싱 및 브로드 캐스트 개념은 오늘날 어레이 컴퓨팅의 사실상 표준입니다. 수치 컴퓨팅 도구 Numpy 포괄적인 수학 함수, 난수 생성기, 선형 대수 루틴, 퓨리에 변환 등을 제공합니다. 상호 운용 Numpy는 광범위한 하드웨어 및 컴퓨팅 플랫폼을 지원하며 분산, GPU 및 희소 배열 라이브러리와 잘 작동합니다. 수행자 Numpy의 핵심은 최적화 된 C 코드입니다. 컴파일된 코드 속도로 Python을 유연하게 해줍니다. 사용하기가 쉽다 Numpy의 고급 구문은 모든 배경 또는 경험 수준의 프로그래머가 액세.. 2020. 7. 30.