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■ 행렬 연산

※ 해설

행렬 연산 사용 예
행렬곱(matrix product) A.dot(B) 또는 np.dot(A,B)
전치행렬(transpose matrix) A.transpose() 또는 np.transpose(A)
역행렬(inverse matrix) np.linalg.inv(A)
행렬식(determinant) np.linalg.det(A)

 

SOURCE CODE

 

hyunmin94/hyunmin

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■ 통계를 위한 연산

※ 해설

연산 설명 메소드
합 전체변량의 합 sum()
평균 전체변량의 평균 mean()
표준편차 편차의 기대값 std()
분산 변량이 퍼져있는 정도 var()
최솟값 전체변량 중 최솟값 min()
최댓값 전체변량 중 최댓값 max()
누적 합 ex) 3번 위치 변량은 1~3번 변량을 합한 값 cumsum()
누적 곱 ex) 3번 위치 변량은 1~3번 변량을 곱한 값 cumprod()

※ 합(sum()), 평균(mean()), 최솟값(min()), 최댓값(max())

 

※ 표준편차(std()), 분산(var())

※ 누적 합(cumsum()), 누적 곱(cumprod())

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■ 배열의 연산(덧셈, 뺄셈, 곱셈, 거듭제곱, 나눗셈, 비교연산)

※ 덧셈(+), 뺄셈(-), 곱셈(*)

 

※ 거듭제곱(**2), 나눗셈(/), 비교연산( '>' 이외 비교연산도 사용가능)

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■ 난수 배열 생성

rand_num = np.random.rand(n,m,...k)

rand_num = np.random.randint(low,high,size=(n,m,...k))

 

※ 해설

● np Numpy Package 별명
● random Numpy Package 안에 있는 random 모듈
● rand(n,m,...k) 0 이상 1 미만 사이의 수([0,1))로 이루어진 k차원 (n X m X...k) 배열
● randint(low, high, size=(n,m,...k)) [low,high) 사이의 정수로 이루어진 k차원 (n X m X...k) 배열
● rand_num 배열

 

 

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■ Numpy 배열의 형변환

num_arr = data_arr.astype(dtype)

 

※ 해설

● np Numpy Package 별명
● after_arr 형변환 후 배열
● before_arr 형변환 전 배열
● dtype 형변환 타입 (int,float 등)

 

※ NumPy 데이터의 형식

기호 의미
'b' 불, bool
'i' 기호가 있는 정수,(signed) integer
'u' 기호가 없는 정수, unsigned integer
'f' 실수, floating-point
'c' 복소수, complex-flating point
'M' 날짜, datetime
'O' 파이썬 객체, (Python) objects
'S' 혹은 'a' 바이트 문자열, (byte) string
'U' 유니코드, Unicode

 

 

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■ 특별한 형태의 배열 생성

※ 해설

● np Numpy Package 별명
● zeros(n) 0이 n 개인 배열 생성
● zeros((n,m)) 0이 (n 행 x m열) 인 배열 생성
● ones(n) 1 이 n 개인 배열 생성
● ones((n,m)) 1 이 (n 행 x m열) 인 배열 생성
● eye(n) (n 행 x n 열) 인 배열 생성, 주 대각선은 1 이고 이외는 0
● empty() 해당 자리의 메로리값을 (n 행 x n 열) 인 배열 생성

 

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