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[머신러닝] 파이썬 Numpy - Numpy의 유용한 기능들 2022.06.21 - [Studying/Machine Learning] - [머신러닝] 파이썬 Numpy - Numpy indexing과 slicing [머신러닝] 파이썬 Numpy - Numpy indexing과 slicing 2022.06.20 - [Studying/Machine Learning] - [머신러닝] 파이썬 Numpy - Numpy 모듈의 수학적 기능들 [머신러닝] 파이썬 Numpy - Numpy 모듈의 수학적 기능들 저번 Numpy 포스팅에 이어서 2022.06.15 - [Studying.. gm-note.tistory.com 저번 포스팅에 이어 Python numpy의 유용한 기능들을 정리해보려고 한다. 이 포스팅에서 정리할 기능들은 매우 자주 쓰이므로 익숙해지는 것이 좋다. Res.. 2022. 6. 23.
[머신러닝] 파이썬 Numpy - Numpy indexing과 slicing 2022.06.20 - [Studying/Machine Learning] - [머신러닝] 파이썬 Numpy - Numpy 모듈의 수학적 기능들 [머신러닝] 파이썬 Numpy - Numpy 모듈의 수학적 기능들 저번 Numpy 포스팅에 이어서 2022.06.15 - [Studying/Machine Learning] - [머신러닝] 파이썬 - Numpy 모듈 기본 및 ndarray 이해 이번엔 numpy 모듈의 수학적 연산 기능들을 살펴보려고 한다. 기본적인 수학 함수.. gm-note.tistory.com 위 포스팅에 이어 이번 포스팅에서는 파이썬 Numpy모듈의 indexing과 slicing에 다뤄보려고 한다. Indexing은 numpy 배열의 특정 원소에 접근하는 방법이다. Python의 list와.. 2022. 6. 21.
[머신러닝] 파이썬 Numpy - Numpy 모듈의 수학적 기능들 저번 Numpy 포스팅에 이어서 2022.06.15 - [Studying/Machine Learning] - [머신러닝] 파이썬 - Numpy 모듈 기본 및 ndarray 이해 이번엔 numpy 모듈의 수학적 연산 기능들을 살펴보려고 한다. 기본적인 수학 함수먼저 알아보자. - log, exp, sin a = np.arange(5, 50, 5) np.log(a) # 자연로그(ln) #array([1.60943791, 2.30258509, 2.7080502 , 2.99573227, 3.21887582, # 3.40119738, 3.55534806, 3.68887945, 3.80666249]) np.exp(a) # 자연상수 e의 a승 #array([1.48413159e+02, 2.20264658e+04, 3.. 2022. 6. 20.
[머신러닝] 파이썬 Numpy - Numpy 모듈 기본 및 ndarray 이해 기본적으로 배열 연산에는 numpy가 자주 사용되어서 numpy 모듈을 짚고 넘어가려 한다. numpy 라이브러리 불러오기 우선 numpy가 깔려 있지 않다면 pip install numpy로 numpy 모듈을 설치해준다. import numpy as np # numpy를 import하고 np로 numpy모듈을 사용하기로 함 import pprint#필수는 아니지만 예쁘게 프린트하도록 pp = pprint.PrettyPrinter() print = pp.pprint#이제 프린트 대신 pp.pprint를 사용하게 됨 배열 초기화 초기화는 다음과 같이 할 수 있다. 0d-array - 스칼라 값 # 0-D array => Scalar x = np.array([1]) print(x.shape)#(1,) pri.. 2022. 6. 15.
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