조금씩 꾸준히 완성을 향해

배열의 구조 확인 (shape 함수) ▶ 1차원 배열 구조 # 1차원 test_array = np.array([1, 4, 5, 8], float) print(test_array.shape) # 배열의 구조(shape)를 반환 (튜플 형태로) # output : (4,) => 요소의 개수 ▶ 2차원 배열 구조 # 2차원 matrix = np.array([[1,2,5,8], [1,2,5,8], [1,2,5,8]]) print(matrix.shape) # output : (3, 4) => (백터의 개수, 백터의 자리수) = (행의 개수, 열의 개수) ▶ 3차원 배열 구조 # 3차원 tensor_rank3 = [[[1,2,5,8], [1,2,5,8], [1,2,5,8]], [[1,2,5,8], [1,2,5,8]..

Numpy Python의 고성능 과학 계산용 라이브러리 백터나 행렬같은 선형대수의 표현법을 코드로 처리 다차원 리스트나 크기가 큰 데이터 처리에 유리 특징 속도가 빠르고 메모리 사용이 효율적 반복문을 사용하지 않음 (연산할 때 병렬로 처리, 함수를 한 번에 많은 요소에 적용) 다양한 선형대수 관련 함수 제공 C, C++, 포트란 등 다른 언어와 통합 사용 가능 Array and Tensor (배열과 텐서) ndarray (넘파이 배열) : 넘파이에서 텐서 데이터를 다루는 객체 tensor (텐서) : 선행대수의 데이터 배열 (rank에 따라 이름이 다름) RANK NAME EXAMPLE 0 스칼라(scalar) 7 1 백터(vactor) [10, 10] 2 행렬(matrix) [[10, 10], [15,..