이번 포스트에서는 격자형 그리드를 생성하는 방법에 대해 포스팅한다. 격자형 그리드란 공간에서 일정한 간격으로 포인트를 찍은 것을 말한다. 격자형 그리드를 통해 특정 데이터 공간을 명확하게 그릴 수 있다. 이를 테면 아래와 같이 그릴 수 있다. x = np.linspace(-3, 3, 7) # array([-3., -2., -1., 0., 1., 2., 3.])y = np.linspace(-2, 2, 5) # array([-2., -1., 0., 1., 2.])x, y = np.meshgrid(x, y)print(x.shape, y.shape)>>>(5, 7) (5, 7)x와 y를 일정한 간격으로 포인트를 찍는 함수인 np.linspace를 호출하여 구성했다. 주어진 x, y에 대하여 np...

이번 포스트에서는 universal function에 대해 알아볼 것이다. 넘파이에서는 np.sin, np.cos, np.exp와 같은 친숙한 수학적 함수들을 제공한다. 넘파이에서는 이러한 함수들을 universal function(범용 함수)이라고 부른다. 이러한 함수들은 피연산자 배열의 원소 단위로 연산이 수행되며, 결과를 새로운 행렬로 반환한다. B = np.arange(3)B>>>array([0, 1, 2])np.exp(B)>>>array([1. , 2.71828183, 7.3890561 ])np.sqrt(B)>>>array([0. , 1. , 1.41421356])C = np.array([2., -1., 4.])np.add(B, C)>>>array([2., ..

이번 포스트에서는 기본적인 넘파이 연산들에 대해 다뤄볼 것이다. a = np.array([20, 30, 40, 50])b = np.arange(4)c = a - b# 1 Operationprint(b)>>>array([0, 1, 2, 3])# 2 Operationprint(c)>>>array([20, 29, 38, 47])# 3 Operationprint(b**2)>>>array([0, 1, 4, 9])# 4 Operationprint(10 * np.sin(a))>>>array([ 9.12945251, -9.88031624, 7.4511316 , -2.62374854])# 5 Operationprint(a >>array([ True, True, False, False])넘파이에서 산술 연산은 원소끼리..

이번 포스트에서는 넘파이 배열을 출력하고 읽는 방법에 대해 다뤄보려고 한다. 넘파이 배열의 차원이 높아질수록 읽기 어려워진다. 그러나 다음과 같은 읽는 방법을 따르면 문제가 없을 것이다.마지막 축은 왼쪽에서 오른쪽으로 출력된다.두 번째 ~ 마지막 배열들은 위에서 아래로 출력된다.1차원 배열은 가로로 출력된다.2차원 배열은 행렬로 출력된다.3차원 배열은 행렬의 리스트로 출력된다. # 1d arraya = np.arange(6)print(a)>>>[0 1 2 3 4 5]# 2d arrayb = np.arange(12).reshape(4, 3)print(b)>>>[[ 0 1 2] [ 3 4 5] [ 6 7 8] [ 9 10 11]]# 3d arrayc = np.arange(24).reshape(2,..

이번 포스트에서는 numpy 패키지중 랜덤으로 배열을 생성하는 메소드들에 대해 알아볼 것이다. np.random.rand이 메소드의 인자는 정수들을 여러개 나열할 수 있다. (가변인자) 이 정수들은 생성될 배열의 차원이 된다. 각 요소들은 균일분포에서 0~1 사이의 값들로 이루어져 있다.import numpy as npr = np.random.rand(4, 3, 3)print(r.shape)print(r)>>(4, 3, 3)[[[0.24380173 0.55585745 0.68894391] [0.73212786 0.32187644 0.6370955 ] [0.19283783 0.32313824 0.54533787]] [[0.10738025 0.06398702 0.82363365] [0.29439519 ..

지난 포스트에서는 Numpy에 대해 기본적인 내용들을 살펴보았다. 이번 포스트에서는 Numpy 배열을 생성하는 방법들에 대해 알아보려고 한다. Basic creationimport numpy as npa = np.array([1, 2, 3, 4])print(a)print(a.dtype)print(a.shape)>>[1 2 3 4]int64(4,)기본적인 배열 생성 방법은 np.array 메소드에 인자로 배열의 요소로 들어갈 시퀀스를 전달하는 방법이다. b = np.array([(1.5, 2, 3), (4, 5, 6)])print(b)print(b.dtype)print(b.shape)>>[[1.5 2. 3. ] [4. 5. 6. ]]float64(2, 3)다차원 배열을 생성할 때는 시퀀스를 변형하..

Numpy 라이브러리 설치우선, 자신의 개발환경에 Numpy 라이브러리가 설치되어 있는지부터 확인하는 명령어는 아래와 같다.pip list 파이썬에 관련되어 설치된 패키지 목록이 출력된다. 그중에서 Numpy가 설치되어 있으면 그냥 넘어가도 되지만, 안되어 있으면 아래와 같은 명령어를 입력한다.pip install numpy 추가로 Matplotlib 라이브러리가 설치되어 있지 않다면 아래의 명령어도 입력해주자. Matplotlib 라이브러리는 시각화를 위한 라이브러리다. Numpy 라이브러리를 통해 얻은 값 혹은 배열을 시각화하는데 도움이 된다. pip install matplotlib Numpy ArrayNumpy 라이브러리는 선형대수를 다루기에 적합한 도구이다. Numpy 라이브러리는 Numpy A..