오이의 개발자 되어가는 이야기

Numpy 기초 배열의 종류 스칼라 (scalar) 0 차원 데이터라고 한다. 단순한 값 scalar_val = 10 벡터 (vector) 1차원 배열이라고 한다. 스칼라가 연속적으로 모여있는 것. vector_val = [1, 2, 3] 벡터 내에 데이터가 N가 있으면 N 차원 벡터라고 한다. 행렬 (matrix) 2차원 배열이라고 한다. 1차원 배열인 벡터가 여러 개 모여있는 것. matrix_val = [ [1,2,3], [4,5,6]] 텐서 (tensor) 3차원 이상의 배열을 의미한다. Tensorflow는 뭘까요...? 텐서의 개념을 이용하면 모든 배열의 모양을 이야기 할 수 있다. 스칼라 - 0 Rank Tensor 벡터 - 1 Rank Tensor 행렬 - 2 Rank Tensor 다차원 ..

오늘은 Numpy 실습을 했다. import numpy as np : numpy를 np로 간략하게 np.__version__ : numpy의 버전 확인 arr = np.array([1,2,3,4], dtype = int) : 데이터타입이 int형이고 ndarray타입의 리스트를 생성. arr.shape : (4, )인 것으로 1행 4열임을 알 수 있다. 리스트 통째로 넣어 ndarray를 만들 수 있다. arr = np.array(myList, dtype = float): myList라는 파이썬 array를 이용넣어, nparray를 새로 만들었다. myList의 데이터들은 정수지만, dtype=float로 설정해주어서, array([1., 2., 3., 4.])이라는 결과가 나왔다. 1.은 1.0의 0..