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* 본 포스팅은 한국품질재단에서 주최하는 인공지능개발자 양성사업 교육과정 복습 용도로 포스팅되었습니다
* 배열의 기본 특징
- 구성원은 랜덤, 크기는 (2, 2)
- 임의의 값으로 배열을 생성
data = np.random.randn( 2,2 )
- 배열 -> 벡터
- 배열의 값 -> 스칼라
# 백터(vector) 대 스칼라(scalar) 연산
# 모든 구성원에 10을 각각 곱한다 (+, -, *, / 다 동일)
print( data * 10 )
print( data + 10 )
print( data - 10 )
print( data / 10 )
# 백터 대 백터 (행렬연산)
# (+, -) 는 같은 자리에 있는 구성원들끼리 연산
data + data
* 배열 생성 후, 고려사항
- shape, dtype, ndim, size
* 배열 인덱싱
- 배열을 인덱싱하면 차원이 축소된다
- n차원배열을 인덱싱하면 (n-1)차원 배열의 값이 나온다
import numpy as np
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 1,2,3,4,5,6 값을 2차원 배열에 저장
arr, arr.shape, arr.dtype # 배열 생성 후 고려사항으로, 배열 모양, 배열 타입 등을 확인
arr[1][1] #특정 위치에 있는 배열 값 출력 : 5
arr[0][1] = arr[0][1] * 10 #특정위치에 있는 값에다가 10 곱하기 : 20
arr[0] : # 차원축소 : 0
* 슬라이싱
- 차원이 유지된다.
- 변수[ 시작 : 종료 : 단위(기본값 1) ]
arr = np.arange(7) #0~6까지 연속되는 값 넣기
arr, arr.shape, arr.dtype #배열값, 배열의 shape, 배열 타입 알아보기
arr[ : ] #원본을 카피하여 처음부터 끝까지 자르기
# arr 배열의 원소 값 중 맨 앞자리 하나와 맨 뒷자리 하나제외하고 자르기
arr[1:-1], arr[1:-1:2] # 자르고 남은 값들 중 step = 2
#다차원
#reshape( 차원 ) : 배열의 모양을 다시 정립(바꾼다)
arr2 = np.arange(16).reshape( (2, 8) ) #2X8모양의 배열에 0~15까지 원소값을 넣는다
arr2
#N차원 슬라이싱
#2차원인경우
arr2[ : 1 , 5 : ]
arr2[ : , -3 : ] #2차원배열의 슬라이싱
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