[실습6] reshape - np.split

import numpy as np

print("matrix")
matrix = np.array([[ 0, 1, 2, 3],
                   [ 4, 5, 6, 7],
                   [ 8, 9,10,11], 
                   [12,13,14,15]])
print(matrix, "\n")

# Q1. matrix를 [3] 행에서 axis 0으로 나누기
'''
[[0  1   2  3]
 [4  5   6  7]
 [8  9  10 11]],

 [12 13 14 15]
'''
a, b = np.split(matrix, [3], axis=0)

print(a, "\n")
print(b, "\n")


# Q2. matrix를 [1] 열에서 axis 1로 나누기
'''
[[ 0]
 [ 4]
 [ 8]
 [12]],

[[ 1  2  3]
 [ 5  6  7]
 [ 9 10 11]
 [13 14 15]]
'''

c, d =  np.split(matrix, [1],axis=1)

print(c, "\n")
print(d)

np.split(행렬, [인덱스], axis =1 )

numpy의 기본연산

사칙연산을 지원한다.

배열의 shape 에 유의하며 사칙연산 ( + - * / ) 가능하다.

[퀴즈] numpy 연산

x=np.arange(4) # 0,1,2,3
print(x*5)

: [ 0, 5, 10, 15 ]

[실습7] numpy 연산

import numpy as np

array = np.array([1,2,3,4,5])
print(array)


# Q1. array에 5를 더한 값을 출력해보세요.

print( array+5)

# Q2. array에 5를 뺀 값을 출력해보세요.

print( array-5)
# Q3. array에 5를 곱한 값을 출력해보세요.

print( array *5)

# Q4. array를 5로 나눈 값을 출력해보세요.

print( array / 5)


# Q5. array에 array2를 더한 값을 출력해보세요.    
array2 = np.array([5,4,3,2,1])

print( array+ array2)

# Q6. array에 array2를 뺀 값을 출력해보세요.

print( array- array2)

• 간단하기도 해서 오늘 배운 내용과 같은 내용을 실습 + 퀴즈까지 진행해보았다.

array 끼리의 연산은 shape 에 유의해야 하고

사칙연산은 array 의 각 요소에다 사칙연산을 적용하면 된다.