# numpy

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Numpy 사용법

homogeneuos 유형의 데이터타입은 파이썬의 일반적인 sequence 타입보다 빠른 수학 연산이 가능하다. 특히 넘파이는 c 기반의 내부 구조를 가지고 있는 라이브러리이고 메모리 번지를 stride 하게 가져와 연산하기 때문에 빠르고 효율적이다.넘파이의 array

1일 전
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들어가기 앞서

나는 누군가에게 무언가를 가르칠 정도로 지식의 수준이 높거나 학벌이 뛰어나지 않다. 그럼에도 불구하고 내가 선형대수에 대해 지식을 퍼트리는 글을 쓰는 이유는 다음과 같다. > **1. 나를 비롯한 Beginner들이 수식이 가져다오는 공포감에서 해방될 수 있도록 하기 위함이다. 내가 선형대수에 대해 공부했던 것을 복습하며 머릿속 지식의 밀도를 높이기 위함...

4일 전
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[ML Study week 1-2] Numpy, train_test_split(), 브로드캐스팅

Numpy, train_test_split 함수, 브로드캐스팅에 대해서 알아보자!

2023년 3월 19일
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Numpy.random에서 볼 수 있는 확률분포 (이산 확률 분포)

결과가 0이나 1 둘 중 하나인 경우, p의 확률로 1이 나오고 1-p의 확률로 0이 나온다. 이항분포의 특수한 경우로 볼 수 있다. 파라미터로는 확률 p가 있다.예: 코인을 던져 앞면이 나오면 1 뒷면이 나오면 0인 경우는p=0.5인 베르누이 분포이항분포의 특수한 케

2023년 3월 16일
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numpy API - ndarray 합치기

np.hstack과 np.vstack column 방향으로 / row 방향으로 array를 합칠 것인지 정하는 API이다 또 다른 예시 여기서는 hstack할시 1이라는 차원값이 유지된다는 차이점이 있다. 또다른 예시 조심할 것 (3,4)의 ndarray에 쌓기

2023년 3월 13일
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numpy의 차원 다루기

(n,)을 1) 브로드캐스팅을 위해 (1,n), (n,1)로 바꿔줄 수 있다 2)(H,W)의 흑백 이미지가 있다고 할때 tensorflow는 이미지가 (H,W,C) shape으로 무조건 맞춰주기를 규칙으로 한다.Reshape은 원소의 개수가 변하지 않는 상태에서 sha

2023년 3월 8일
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[object] numpy.array

numpy.array

2023년 3월 7일
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numpy API 벡터, 행렬의 연산

Dot product원소별로 곱하고 그 값을 더해주는 것이 dot product이다.\-> element-wise multiplication + sumDeep Learning에서의 적용affine은 x1w1 + x2w2 + x3w3 ... + b를 나타낸다.Matrix

2023년 3월 7일
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numpy API 수학 함수

우리가 필요한 다양한 sin, cos, log 등의 함수가 필요하다. constantPI = np.pi E = np.e대문자로 전부 나타낸 값은 수정하면 안되는 값으로 약속되어 있다. 그러니 관습을 따르도록.deg2rad & rad2degnumpy.rad2deg(x)

2023년 3월 7일
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numpy API : Rounding과 정렬 함수

소수점 아래 숫자가 많은 경우 출력을 할때 보기 좋지 않은 경우가 있다. 이런 경우 rounding을 통해 소수점 아래 몇자리까지만 표기/ 출력하는 기능을 수행할 수 있다. 연산에 직접적으로 사용하기에는 위험 부담이 존재한다. 딥러닝에서 소수점 아래 숫자들이 굉장히 중

2023년 3월 3일
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numpy API 합곱차와 통계값

Summation cumsum numpy.cumsum(a, axis=None, dtype=None, out=None) ndarray.cumsum(axis=None, dtype=None, out=None) np.sum은 ndarray의 해당 차원의 모든 원소를 더하여

2023년 3월 2일
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matplotlib 사용법

scatter plot : 산점도산점도를 표시한다.

2023년 3월 2일
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numpy API들의 axis, keepdims 인자

행렬 ndarray에서의 axis, keepdims Axis 어떤 축을 기준으로 연산을 진행할 것인지 나타낸다. sum_ = a.sum(axis=0) >흔한 오해 : axis 0을 기준으로 더했으면 axis 0이 남겠네? 아니다! 오히려 axis 0의 차원이 사라진

2023년 3월 1일
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[Python] Array

배열은 아주 많은 양의 데이터를 쉽게 저장하고 조작할 수 있게 해주므로, 여러 데이터 처리 작업에서 핵심적인 역할을 담당한다. 배열은 수학과 과학 프로그래밍에서 널리 사용되는 벡터나 행렬에도 쉽게 대응된다. 먼저 파이썬에서 배열을 처리하는 데 필요한 기본적인 성질을 알

2023년 2월 27일
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ndarray의 인덱싱과 슬라이싱

ndarray의 인덱싱과 슬라이싱은 python의 list와 동일하게 작동한다.\[inclusive start:exclusive end]Element assignment with slicinga\[:5] = 0 \[ 0 0 0 0 0 6 7 8 9]a\[::2] = 2

2023년 2월 27일
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ndarray의 원소별 연산과 브로드캐스팅

Numpy를 사용하여 좋은 점For문을 사용하지 않고 원소별로 더해주는 것이 가능하다For 문이 프로그램 속도를 저하시키는 주요 원인For 문을 분석하는데 에너지가 많이 소모된다 -> 남의 코드 읽기 힘들다...\_\_add\_\_ , \_\_sub\_\_ ,\_\_m

2023년 2월 27일
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ndarray의 모양 바꾸기

Reshape Numpy.reshape numpy.reshape(a, newshape, order='C') a 를 newshape 모양으로 바꿔서 반환한다. 바깥쪽 차원부터 채우는 원칙 (2,)모양의 ndarray가 있고 각각은 (3,) 모양의 ndarray이다. 3

2023년 2월 27일
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Python - Numpy

Numpy, type

2023년 2월 25일
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numpy 개념정리

넘파이란? 배열을 이용하게 해줄 수 있는 파이썬 라이브러리 파이썬에서 가장 유명한 라이브러리 중 하나 list랑 비슷하다

2023년 2월 18일
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