[실습3] 배열의 기초 ( 행렬 )

import numpy as np

print("2차원 array")
matrix = np.arange(1, 16).reshape(3,5)  #1부터 15까지 들어있는 (3,5)짜리 배열을 만듭니다.
print(matrix)


# Q1. matrix의 자료형을 출력해보세요.
print(type(matrix))

# Q2. matrix의 차원을 출력해보세요.
print(matrix.ndim)

# Q3. matrix의 모양을 출력해보세요.

print(matrix.shape)

# Q4. matrix의 크기를 출력해보세요.
print(matrix.size)

# Q5. matrix의 dtype(data type)을 출력해보세요.
print(matrix.dtype)

# Q6. matrix의 (2,3) 인덱스의 요소를 출력해보세요. 
print(matrix[2,3])

# Q7. matrix의 행은 인덱스 0부터 인덱스 1까지, 열은 인덱스 1부터 인덱스 3까지 출력해보세요.
print(matrix[:2,1:4])

• 6번문제, 인덱스 (2,3) 형태인데 주의!

[이론3] reshape & 이어붙이고 나누기

• 행렬모양 1 x 6 => 행렬모양 2 x 3

np.concatenate : 행방향이나 열방향으로 병합하기

np.split ( 행렬, 인덱스 부분, 방향 ) : 행방향이나 열방향으로 분리하기

• np.split 은 처음봤다!!! 사용법이 직관적이라 유용하다.

• 4일차 느낌점
  나름대로 array랑 matrix에 대해서 잘 안다고 생각했는데, 놓친 기본기들이 꽤나 있어서
  이번 기회에 기본기를 탄탄히 할 수 있다는 점이 좋다. 특히 np.split 은 정말 처음 봤는데
  생각해보면 np.concat이 있으면 반대 기능인 np.split이 존재하는게 당연한 것 같다.