Python Numpy 함수정리

Mika·2021년 11월 30일
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Python

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np.array()

  • 넘파이 배열을 만들어줌
  • 꺽쇠괄호(square brackets)안에 꺽쇠 괄호들을 정의한 경우에는 배열의 각각의 행이 배열로 정의된 행렬이 된다.
a = np.array([[3,4,5], [2,3,4]])
b = np.array([[1,2],[2,4],[3,5]])
print(np.dot(a,b))
------------------    
out : [[26 47]
      [20 36]]

np.where(condition, x, y)

  • condition이 참인 곳에는 x값을 대입하고, 그렇지 않은 곳에는 y값을 대입한다.
#위에서 연결~
print(np.where(a > 3,1,0))
------------------
out : array([[0, 1, 1],
             [0, 0, 1]])

np.transpose()

  • 가중치는 m x n행렬, 활성화 결과는 N x n 행렬, 입력값은 N x m행렬로 구성되어있다.
  • np.dot(inputs, targets-activations)을 이용해서 행렬의 곱을 계산하기 위해서는 입력 행렬을 m X N으로 변형시켜야 한다.
  • 이는 np.transpose() 함수를 통해서 가능하다.
#위에서 연결~
print(np.transpose(a))
------------------
out : array([[3, 2],
             [4, 3],
             [5, 4]])    

np.concatenate()

  • np.concatenate()함수를 통해서 행렬의 크기를 조절할 수 있다.
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])

print(np.concatenate((a, b), axis=0))
print(np.concatenate((a, b.T), axis=1))
print(np.concatenate((a, b), axis=None))
------------------
out : [[1, 2],
       [3, 4],
       [7, 8]
       [9, 10]
       [11, 12]]
      [[1 2 7 9 11]
       [3 4 8 10 12]]
      [1 2 3 4 7 8 9 10 11 12]

np.arange()

  • numpy.arange([start, ] stop, [step, ] dtype=None)
    • numpy 모듈의 arange 함수는 반열린구간 [start, stop) 에서 step 의 크기만큼 일정하게 떨어져 있는 숫자들을 array 형태로 반환해 주는 함수다.
    • stop 매개변수의 값은 반드시 전달되어야 하지만 start 는 step 은 꼭 전달되지 않아도 된다. start 값이 전달되지 않았다면 0 을 기본값으로 가지며, step 값이 전달되지 않았다면 1 값을 기본값으로 갖게 된다.
    • dtype 의 경우 결과로 반환되는 array 이의 type 을 지정할 때 사용한다. dtype 값이 주어지지 않는 경우 전달된 다른 매개 변수로부터 type 을 추론하게 된다.
#10의 경우 반열린구간 [3,10) 에 포함되지 않기 때문에 결과 array 에 포함되지 않는다. 
ae = np.arange(3,10,2)

print(ae)
------------------
out : [2 5 8]

1개의 댓글

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2021년 12월 1일

오...행렬..오...함수.. Numpy라는게 파이썬 라이브러리인가보네요

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