2025-04-04

문제풀이

1이 20개 저장된 ndarray 객체 만들기

np.ones(20, dtype=int)
#array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])
data = [1] * 20
np.array(data)
#array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1])

4행5열로 만들기

np.ones(20, dtype=int).reshape(4,5)

255로 채워진 10X10 크기의 ndarray 객체를 생성하기

data = [1] * 20
np.array(data)
print(arr)

3x4 (행x열) 크기의 0으로 채워진 배열을 생생해보세요.

arr = np.zeros((3, 4))
arr

타입 바꾸기

data = [1, 2, 3]

arr = np.ndarray(data, dtype=np.int32)

타입변경

arr = np.array([1.1, 2.1, 3.1])

arr2 = arr.astype(np.int32)
arr2

분활

np.linespace(0,10,20)#시작,도착점,몇개로 나누는지

다음의 ndarry 객체에서 마지막 로우([6, 7, 8])을 출력하세요

arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
arr
arr[:,1]

#array([1, 4, 7])

arr = np.arange(9).reshape(3, 3)
arr
arr[2]
#array([6, 7, 8])

여기서 17 출력하기

[[ 0  1  2  3  4]
 [ 5  6  7  8  9]
 [10 11 12 13 14]
 [15 16 17 18 19]
 [20 21 22 23 24]]

arr = np.arange(25).reshape(5, 5)
arr[3,2]
#np.int64(17)

[1 3]슬라이싱하기

arr = np.arange(5)
arr[1::2]

배열에서 지정한 부분부터 출력하기

arr = np.arange(25).reshape(5,5)
arr[1,1:]#1행1열부터 :출력하기

첫번째와 두번째 컬럼을 슬라이싱하는 코드를 작성하세요.

arr = np.arange(25).reshape(5, 5)

arr[ : , :2 ]

6. 7,11, 12 를 2x2 ndarray로 슬라이싱하는 코드를 작성하세요.

[[ 0 1 2 3 4][ 5 6 7 8 9]
[10 11 12 13 14][15 16 17 18 19]
[20 21 22 23 24]]

arr = np.arange(25).reshape(5, 5)

arr[1:3 , 1:3]

0. 3,20, 23 를 2x2 ndarray로 슬라이싱하는 코드를 작성하세요.

arr = np.arange(25).reshape(5, 5)

arr[::4 , ::3]

#array([[ 0,  3],
#       [20, 23]])