# ones

redgil77

코드 블록을 이중으로 작성해둔 이유는 함수 원형과 활용 예시를 비교하면서 보시라고 작성했습니다. import numpy numpy.array() numpy.empty(), numpy.zeros(), numpy.ones() shape = (row, column), 초기화되지 않은 값은 쓰레깃값을 의미한다. numpy.random size = (row, column) 생략 시 정수 난수 1개가 반환된다.

turningtwenty

초기화되지 않은 데이터로 채워진 배열 생성 empty 주어진 배열과 같은 모양/타입의 새로운 배열을 리턴 초기화되지 않은 데이터로 채워짐 shape 파라미터에 새로운 배열의 모양 선언 초기화에 시간을 소비하지 않고 빠르게 배열 생성 empty_like 주어진 배열과 같은 모양/타입의 새로운 배열을 리턴 초기화되지 않은 데이터로 채워짐 배열의 모든 원소를 초기화할 필요가 있는 경우 zeroslike() 또는 oneslike() 사용 권장 empty()와 empty_like() 공통점: 초기화되지 않은 데이터로 채워진 배열을 생성하는 데 사용 차이점: empty()는 배열의 형태와 데이터 타입을 직접 지정 empty_like()는 기존 배열을 기반으로 동일한 형태와 데이터 타입을 가진 새로운 배열을 생성, 형태와 데이터 타입을 별도로 지정할 필요가 없음 1로 가득한 배열 생성 ones 주어진 배

simon919

Intro. 김 팀장🗣️ "문제가 생겼어. 길이 25cm, 무게 150g이면 분명 도미일 텐데 자네 모델은 빙어라고 예측한다는군?" ㅇ ~ㅇ.... 1. 모델 만들기 전에 만든 모델 그대로 써도 되지만, 좀 더 세련된 방법으로 다시 만들어보자! 입력 데이터 준비 by NUMPY .column_stack(()) : 전달받은 리스트를 세로로 세워서 이어 붙이는 함수 타깃 데이터 준비 by NUMPY np.ones() : 원하는 크기의 배열에 1을 채워서 만들어주는 함수 np.zeros() : 원하는 크기의 배열에 0을 채워서 만들어주는 함수 .concatenate(()) : 첫 번째 차원에 따라