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이 게시물은 SciPy.org의 퀵 튜토리얼에 나온 선형대수 모듈을 필기한 것이다.베이직 튜토리얼을 읽다가 더 나오면 더 추가해야지. 먼저 a, b, y라는 행렬이 아래와 같다고 하자.import numpy as np a = np.array([[1.0, 2.0],[3.0, 4.0]])b = np.array([[2.0, 2.0], [3.0, 3.0]]) y = np.array([[5.0],

7. Structural indexing tools 저번 글에 이어서 np.newaxis에 대한 내용인데 일단 보기 쉽게 저번 출력값을 먼저 적어놓자면:x = np.arange(12).reshape(4, 3) # [[ 0 1 2] # [ 3 4 5] # [ 6 7 8] # [ 9 10 11]] y = x[np.newaxis, :] # [[[ 0 1 2] # [ 3 4 5] # [ 6 7 8] # [ 9 10 11]]] z = x[:, np.newaxis] # [[[ 0 1 2]] # # [[ 3 4 5]] # # [[ 6 7 8]] # # [[ 9 10 11]]] 참고로 x의 차원은 2차원, y는 (1, 4, 3)형태 3차원 텐서, z는 (4, 1, 3)형태의 3차원 텐서이다. np.newaxis가 행을..

5. Boolean or "mask" index arrays y = np.arange(35).reshape(5, 7) # y = [[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], # [7, 8, 9, 10, 11, 12, 13], # [14, 15, 16, 17, 18, 19, 20], # [21, 22, 23, 24, 25, 26, 27], # [28, 29, 30, 31, 32, 33, 34]] b = y > 20 print(y[b]) #[21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34] boolean을 인덱스에 사용하는 것도 가능하다. 대신 정수로 인덱싱하는 것과 다르게 출력값은 1차원이 된다.참고로 print(y[b])와 print(y[np.nonzero..

방학이 끝나기 전 까지는 딥 러닝 모델을 구현하고 싶어 선배에게 상담하니 일단 넘파이-파이토치 순으로 공부해야 된다고. 그래서 넘파이 퀵 튜토리얼부터 보는데 정말 인덱싱 부분은 이해가 빨리 빨리 안되어서 적으면서 좀 외워야겠다. 일단 순서는 SciPy.org - NumPy v1.15 - Indexing 에 나와있는 순서대로. 1. Single element indexing x = np.arange(10) #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] print(x[2]) #2 print(x[-2]) #8x[2]는 인덱스 2에 들어있는 값을 나타내고 x[-2]는 뒤에서 2번째 값을 나타낸다. x.shape = (2, 5) #x.reshape((2, 5)) # x = [[0, 1, 2, 3, 4]..