numpy 필기 6. creation 7. operation functions

Numerical Python - Numpy

 

학습 목표

 

이번 강의에서는 파이썬의 과학 계산용 패키지인 numpy 의 여러 특징과 기능, 코드를 작성하는 방법 등을 배웁니다. 

• numpy
• ndarray
• Handling shape
• Indexing
• Slicing 
• Creation function
• Operation functions (이 글 범위)
• array operations
• Comparisons
• Boolean Index
• Fancy Index
• numpy data i/o

강의 영상

Numerial Python - numpy
Data handling section

https://blog.naver.com/boostcamp_official/222345119688

부스트캠프 AI Tech 2기 자가 진단 문항

https://www.boostcourse.org/ai100/lecture/739178?isDesc=false 

[AI Tech Pre-course] 인공지능(AI) 기초 다지기

 

creation function

1. arrange 

2. ones, zeros, and empty 

3. something_like

4. identity 

5. eye 

6. diag

7. random sampling 

 

 



arange

- array의 범위를 지정하여, 값의 list를 생성하는 명령어

 

#List의 range와 같은 효과, integer로 0~29까지 배열을 만들어서 추출한다. 

# 시작, 끝, step 

 

(시작, 끝, step)

 

 

ones, zeros and empty

- zeros – 0으로 가득찬 ndarray 생성
np.zeros(shape, dtype, order)

 

np.zeros(shape = (10,), dtype=np.int8) # 10 - zero vector 생성 

array([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0], dtype=int8)

 

np.zeros((2,5)) # 2 by 5 - zero matrix 생성 

 

- ones – 1로 가득찬 ndarrary 생성
np.ones(shape, dtype, order)

 

np.ones(shape = 10,), dtype = np.intu) 

array([1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,], dtype = int8)

 

- empty – shape만 주어지고 비어있는 ndarray 생성
(memory initialization 이 되지 않음)

랜덤 숫자가 담긴다 

 

 

 

 

 



something_like

- 기존 ndarray의 shape 크기 만큼 1, 0 또는 empty array를 반환

 

 

 



identity

- 단위 행렬(i 행렬)을 생성함
n à number of rows

 

 

 



eye

- 대각선인 1인 행렬, k값의 시작 index의 변경이 가능

k à start index

 

 

 



diag

- 대각 행렬의 값을 추출함

 

대각선 값으로 이루어진 배열을 추출한다는 뜻 



random sampling

- 데이터 분포에 따른 sampling으로 array를 생성
균등분포

정규분포



 

 

 

 

 

 

 

 

operation functions

1. sum 

2. axis 

3. mean & std 

4. math 

5. concatenate

 

sum

- ndarray의 element들 간의 합을 구함, list의 sum 기능과 동일

 

 

 

 

 

axis

- 모든 operation function을 실행할 때, 기준이 되는 dimension 축

 

array([[1,2,3,4] , [5,6,7,8], [9,10,11,12]])이면 

 

test_array.sum(axis=1), test_array.sum(axis= 0)

array([10,26,42]), array([15,18,21,24])

 

axis = 0 은 column기준 

axis = 1 은 row기준!! 

 

axis = 2은 마지막꺼 

axis = 0은 가장 바깥 애 형태 그대로 보존한다고 생각하면 될듯 

 

 

 



mean & std

- ndarray의 element들 간의 평균 또는 표준 편차를 반환



Mathematical functions

- 그 외에도 다양한 수학 연산자를 제공함



 

 

Mathematical functions
- 그 외에도 다양한 수학 연산자를 제공함 (np.something 호출)



 

concatenate

- Numpy array를 합치는 함수
vstack hstack 함수들 

vertical horizontal 

concatenate으로는

axis = 0, axis = 1 로 가능하다