랜덤으로 ndarray 생성하기 ndarray를 생성할 때 랜덤값 기반으로 생성할 수 있다. 총 5가지 방법으로 ndarray를 생성할 수 있다. np.random.normal() np.random.rand(d0, d1, d2.. ) np.random.randn() np.random.ranadint(low, high, shape) np.random.random(shape) 1. np.random.normal() 정규분포(평균, 표준편차 이용) 확률밀도함수에서 실수 표본을 추출해서 ndarray 생성 mean = 50 # 평균 std = 2 # 표준편차 arr = np.random.normal(mean, std, (10000, )) # 난수 10000개 추출 print(arr) # [44.50727651 ..
Python의 list를 가지고 ndarray 생성 import numpy as np ## Python의 list부터 살펴보자 # literal : 자료구조를 코드 상에서 표현하는 방법 a = [1, 2, 3, 4, 5] # python의 list print(a) # [1, 2, 3, 4, 5] => list의 literal print(type(a)) # ## Numpy의 ndarry 만들기 - Python의 list를 가지고 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr) # [1 2 3 4 5] => ndarray의 literal print(type(arr)) # print(arr.dtype) # int32 (int: 정수, 32: 32bit) - ndarray는 같은 d..
칸 하나를 cell이라고 부른다. a key: 현재 cell 위쪽에 새로운 cell을 생성한다. b key : 현재 cell 아래쪽에 새로운 cell을 생성한다. dd key : 현재 cell을 삭제 ctrl + enter : 현재 cell을 실행 Numpy Numpy : Numperical Python 수치 계산에 최적화된 Python module vector, matrix 연산에 특화되어 있다. Pandas, Matplotlib의 기반이 되는 module machine learning, deep learning에서 많이 사용된다. ndarray의 특징 Numpy는 ndarray라고 불리는 n-차원의 배열을 제공한다. python의 list와 상당히 유사하다. python의 list는 다른 데이터 타입..