# AI 이론/Numpy 3

[Numpy] N차원 배열 정렬 및 형태 변경

1,2차원 배열의 정렬 ●1차원 배열의 정렬 일반 파이썬의 배열 정렬과 똑같다 ●2차원 배열의 정렬 2차원 배열의 경우를 보면, 3가지로 정렬이 가능하다 axis = None 일때 : 2차원 배열을 1차원 배열로 정렬 axis = 1일때 : 각 x축마다 정렬, (각 열으로 정렬되어있다) axis = 2일때 : 각 y축마다 정렬, (각 행마다 정렬되어있다) ●2차원 배열의 정렬 : argsort() 정렬은 하는데, 배열의 값이 인덱스로 axis = 0일때는 각 열마다 정렬이다. 1열을 보면, [10,5,8] -> [5,8.10]으로 정렬된 상태인데 이때 각각의인덱스의 변화는 [0,1,2] ->[1,2,0]으로 정렬 배열의 차원 변환 및 차원추가,축소 배열의 차원 변환 : resize(), reshape()..

# AI 이론/Numpy 2022.01.06

[Numpy] 배열의 연산 및 벡터 내적

배열의 연산 배열의 연산(add,sub,mul,div,rem) 이와 마찬가지로, sqrt,square 연산이 모두가능하다. 평소 파이썬 방식과 매우 흡사하기 때문에, 이부분은 쉽게 이해가 되었다 백터의 내적 내적의 연산 방식은 [a,b],[c,d] 가 주어졌을때 ,ac+bd 로 연산 a b e f c d g h 위와 같이 2차원 배열이 2개 주어졌을경우 두 내적의 연산 값은 ae+bg af+bh ce+dg cf+dh 로 나타낼수 있다 ▶왜 for문연산으로 하지않고, 벡터연산을 사용하는가? 그 이유는 실행속도의 엄청난 차이 때문이다. ●for문을 사용해서 sum 값을 구할 경우 실행시간이 대략 30초 가량 걸렸는데, 매우 오래걸린 시간이다. ●벡터연산을 사용해서 sum 값을 구할 경우 실행시간이 대략 0...

# AI 이론/Numpy 2022.01.05

[Numpy] 넘파이 배열생성

넘파이란?(배열 생성,난수,인덱싱) 파이썬 외부 라이브러리로, 딥러닝 구현시에, 행렬및 배열연산을 간편하고 빠르게 해주는 라이브러리이다. ● 배열의 생성 array.ndim : 배열의 차원 수를 표시 1차원 : [1,2,3,4..] 2차원 : [[1,2],[3,4]] 3차원 :[[[1,2,3,4]]] array = [1,2,3,4,5,6,7,8] 대신 arange()로 대신 표현이 가능하다. array.arange(start,end,size =(a,b)) 형태로 표현 범위 : [start,end-1] size = (a,b) 는 a 행 b 열로 배열을 생성 의미 「ones(),zeros(),full() 로 배열 채우기」 zeros((n,m),dtype = "배열값 형") 와같이 씀 full((n,m),값)..

# AI 이론/Numpy 2022.01.05
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