반응형 Python/numpy511 파이썬 numpy.reshape 함수 활용하기 Numpy Reshape 함수 소개: Numpy의 `numpy.reshape` 함수는 배열의 모양(shape)을 변경하는데 사용되는 함수입니다. 이 함수를 사용하여 배열의 모양을 바꿀 수 있으며, 새로운 모양에 맞게 데이터를 재배열할 수 있습니다. 기본 사용법: `numpy.reshape` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 1부터 9까지의 값을 가진 배열 생성 original_array = np.arange(1, 10) # 3x3 형태로 배열 모양 변경 reshaped_array = np.reshape(original_array, (3, 3)) print(reshaped_array) 위 예시 코드에서 `np.reshape(original_array, (3, 3).. 2024. 6. 2. 파이썬 numpy.linspace 함수 활용하기 Numpy Linspace 함수 소개: Numpy의 `numpy.linspace` 함수는 지정된 범위 내에서 균일한 간격으로 일정 개수의 값을 생성하여 배열을 만드는 함수입니다. 이 함수는 `numpy.arange`와 유사하지만, 시작과 끝을 포함하고 원하는 개수의 값들을 생성할 수 있습니다. 기본 사용법: `numpy.linspace` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 0부터 10까지의 값을 가진 배열 생성 (10개의 값) linspace_array = np.linspace(0, 10, 10) print(linspace_array) 위 예시 코드에서 `np.linspace(0, 10, 10)`은 0부터 10까지의 값을 가진 배열을 생성하며, 10개의 값을 균등.. 2024. 6. 1. 파이썬 numpy.arange 함수 활용하기 Numpy Arange 함수 소개:Numpy의 `numpy.arange` 함수는 지정된 범위 내에서 일정 간격으로 증가하는 값들로 이루어진 배열을 생성하는 함수입니다. 이 함수는 파이썬의 기본 `range` 함수와 유사하게 동작하지만, 배열을 반환하여 수치 계산 및 다양한 수학적 작업에 편리하게 사용할 수 있습니다.기본 사용법:`numpy.arange` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 0부터 9까지의 값을 가진 배열 생성 arange_array = np.arange(10) print(arange_array)위 예시 코드에서 `np.arange(10)`은 0부터 9까지의 값을 가진 배열을 생성합니다.예시 코드:범위와 간격 설정:# 1부터 10까지 2씩 증가하는 값.. 2024. 3. 4. 파이썬 numpy.empty 함수 활용하기 Numpy Empty 함수 소개:Numpy의 `numpy.empty` 함수는 지정된 모양(shape)과 데이터 타입(dtype)을 가진 초기화되지 않은(empty) 배열을 생성하는 함수입니다. 이 함수는 배열을 생성하되, 각 원소를 명시적으로 초기화하지 않으므로, 배열이 생성될 때 해당 메모리 위치에 이미 존재하는 값들이 그대로 유지됩니다.기본 사용법:`numpy.empty` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # shape이 (2, 3)이고 dtype이 기본적으로 float인 초기화되지 않은 배열 생성 empty_array = np.empty((2, 3)) print(empty_array)위 예시 코드에서 `np.empty((2, 3))`는 2x3 크기의 배열을 생성.. 2024. 3. 3. 파이썬 numpy.ones 함수 활용하기 Numpy Ones 함수 소개:numpy.ones 함수는 Numpy 라이브러리에서 제공하는 함수 중 하나로, 주어진 모양과 데이터 타입으로 구성된 모든 원소가 1인 배열을 생성하고 초기화하는데 사용됩니다. 이 함수를 통해 간편하게 1로 초기화된 배열을 생성할 수 있어, 특히 행렬 연산이나 다양한 수치 계산 작업에서 유용하게 활용됩니다.기본 사용법:numpy.ones 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # shape이 (2, 3)이고 dtype이 기본적으로 float인 배열 생성 ones_array = np.ones((2, 3)) print(ones_array)위 예시 코드에서 np.ones((2, 3))는 2x3 크기의 배열을 생성하며, 배열의 모든 원소는 1.0으로 .. 2024. 3. 2. 파이썬 numpy.zeros 함수 활용하기 소개:Numpy는 파이썬에서 과학 및 수학 연산을 위한 핵심 라이브러리 중 하나로, 다차원 배열을 다루는데 탁월한 성능을 제공합니다. 이 중에서도 numpy.zeros 함수는 배열을 생성하고 모든 요소를 0으로 초기화하는 데 사용됩니다. 이 블로그 글에서는 numpy.zeros 함수에 대한 기본적인 사용법과 예시 코드를 살펴보겠습니다.numpy.zeros 함수의 기본 구조:numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')shape: 배열의 형태를 나타내는 튜플이나 정수.dtype: 배열 요소의 데이터 타입을 나타내는 매개변수. 기본값은 float입니다.order: 다차원 배열의 메모리 저장 순서를 지정하는 매개변수. 기본값은 'C'입니다.예시 코드:1차원 배열 생성:import.. 2024. 3. 1. 이전 1 ··· 80 81 82 83 84 85 86 다음 반응형