넘파이

Linear Algebra with Numpy

2023.03.27

영벡터(영행렬) np.zeros(dim) 일벡터(일행렬) np.ones(dim) 대각행렬(diagonal matrix) Main diagonal을 제외한 성분이 0인 행렬 np.diag(main_diagonal) 항등행렬(identity matrix) np.eye(dim, dtype) 행렬곱(dot product) np.dot or @ a = np.array([[1, 4], [2, 3]]) b = np.array([[7, 9], [0, 6]]) print(a.dot(b)) print(a @ b) 트레이스(trace) main diagonal의 합 np.trace() arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7, 8, 9]]) print(arr.trace()) print(np.eye(..

프로그래머스 AI 데브코스 5기/Data study

Numpy 연산

2023.03.27

Numpy로 연산하기 벡터와 벡터 벡터의 같은 인덱스끼리 연산이 진행된다. y = np.array([1, 3, 5]) z = np.array([2, 9, 20]) print(f'더하기: {y + z}') print(f'빼기: {y-z}') print(f'곱하기: {y*z}') print(f'나누기: {y/z}') 벡터와 스칼라 x = np.array([1,2,3]) c = 5 print(f'더하기: {x + c}') print(f'빼기: {x - c}') print(f'곱하기: {x * c}') print(f'나누기: {x / c}') Array의 Indexing [행, 열] W = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]]) print(W[0,0]) #1행 1열 ..

Linear Algebra with Numpy

Numpy 연산

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