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Python/numpy

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random 정리 rand() 주어진 shape을 가진 array를 생성하며, [0, 1) 범위에서 균일한 분포를 갖는다. import numpy as np a = np.random.rand(5) print(a) b = np.random.rand(2, 3) print(b) [0.41626628 0.40269923 0.80574938 0.67014962 0.47630372] [[0.83739956 0.62462355 0.66043459] [0.96358531 0.23121274 0.68940178]] randint() [최소값, 최대값)의 범위에서 임의의 정수를 만든다. size 인수를 통해 shape을 지정할 수 있다. import numpy as np a = np.random.randint(2, size=5) print..
nonzero 주어진 어레이에서 0이아닌 요소의 인덱스를 어레이로 반환 non_zero_indices = np.nonzero([1,2,0,0,4,0]) print(non_zero_indices) (array([0, 1, 4]),)
info numpy의 특정 function의 사용법이 궁금할 때 사용하면 된다. print(np.info(np.add)) add(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj]) Add arguments element-wise. Parameters ---------- x1, x2 : array_like The arrays to be added. If ``x1.shape != x2.shape``, they must be broadcastable to a common shape (which becomes the shape of the output). out : nda..
size, itemsize np.ndarray의 메서드로 size는 어레이의 총 element 수를 반환, itemsize 각 요소의 길이를 bytes 크기로 반환 Q. How to find the memory size of any array null_vector = np.zeros(10) null_vector.size # 10 null_vector.itemsize # 8 print(f"{null_vector.size * null_vector.itemsize}bytes") 80bytes
zeros https://numpy.org/doc/stable/reference/generated/numpy.zeros.html numpy.zeros — NumPy v1.26 Manual Reference object to allow the creation of arrays which are not NumPy arrays. If an array-like passed in as like supports the __array_function__ protocol, the result will be defined by it. In this case, it ensures the creation of an array object compatible numpy.org 사용법 numpy.zeros(shape, dtype=floa..

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