딥러닝 1일

무료클라우드 환경 구글 코랩 - numpy test

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])

a.shape  으로 행렬값 확인

결과

(3, 4)

#0으로 채워진 배열 2차원 이상 배열부터 괄호 2개
#실수값을 주로 써서 정수값이 아니라 실수값으로 들어감 0. 
np.zeros((2,3,4))

결과

array([[[0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]],

       [[0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.],
        [0., 0., 0., 0.]]])

# 1로 채워진 배열
np.ones((2,3))

#공간확보, 의미없는 값 
np.empty((4,4))

# 0부터 10까지으로 선형간격을 갖는값으로 배열만듬
np.linspace(0,10,5)

결과

array([ 0. , 2.5, 5. , 7.5, 10. ])

#정렬
arr = np.array([2, 1, 5, 3, 7, 4, 6, 8])

np.sort(arr)
결과
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

#정렬 역순으로

np.sort(arr)[::-1]

결과
array([8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])

 

# arr에서 해당값이 있는 인덱스값

np.argsort(arr)

결과

array([1, 0, 3, 5, 2, 6, 4, 7])

 

#속성값 차원수 반환

a.ndim

결과

3

 

#요소개수

a.size

결과

4

 

#각 차원에 저장된 요소수 정수 튜플

a.shape

a = np.array([[[1, 2, 3, 4]]])

일때 (1, 1, 4)

 

-1이 알아서 배열진행해줌

 

# newshape 지정한 정수만큼 배열로 변환
np.reshape(a,newshape=(1,6),order='c')

결과

array([[0, 1, 2, 3, 4, 5]])

 

a가 np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]일때

#newaxis 새 축 추가 
a2 = a[np.newaxis, :]
a2

결과

array([[0, 1, 2, 3, 4, 5]])

 

#다차원 배열 재구성 flatten()

x = np.array([[1 , 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
x.flatten()
array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12])

배열에 값 삽입

a1 = x.flatten()
a1[0] = 100
a1
# 상위 배열(x) 에는 영향 x 
a2 = x.ravel()
a2[0]= 101
#상위 배열에 영향 o