[인공지능 개발] #11. 넘파이 배열(2)
배열 슬라이싱import numpy as npa = np.array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]])a[출력]array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]) a[0, :] #1행 모든 열[출력]array([0, 1, 2, 3]) a[:, 1] #모든행 2열[출력]array([1, 5]) a[1, 1:] #2행 2열[출력]array([5, 6, 7]) a[:2, :2] #1-2행 1-2열[출력]array([[0, 1], [4, 5]]) 실습 예제m = np.array([[0, 1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8, 9], [10, 11, 12, 13, 14]]) 1. 7 인덱싱print(m[1,2]) 2. 14 인덱싱print(m[2,4]) # ..
2024. 10. 20.
[인공지능 개발] #10. 넘파이 배열(1)
텐서플로우(TebsorFlow)텐서플로우는 텐서를 흘려보내면서 데이터를 처리하는 라이브러리 넘파이 배열Array: 메모리 상에 데이터가 연속적으로 저장(선형 자료 구조)List: 메모리 상에 데이터가 비연속적으로 저장(순차 리스트) list = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]print(type(list))출력: import numpy as npa = np.array(list)print(type(a))출력: print(a)출력: [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 백터 연산백터 끼리의 연산을 의미*array를 쓰는 가장 큰 이유 scalar: 1차원 배열, 데이터가 1개vector: 행 또는 열이 1개만 있는 것matrix: 행렬 [예시]A = [1 2 3]..
2024. 10. 20.