파이썬(Python)으로 선형대수(Linear Algebra) 공부하기 -4
4. 난수 발생과 카운팅 np.random.rand(10) #0부터 1까지의 난수 생성 np.random.seed(0) #seed를 뭐로 설정하냐에 따라 rand 함수 썼을 때 값 달라짐. 동일 seed -> 동일 난수 생성 x=np.arange(0,12).reshape(3,4) np.random.shuffle(x) #행 내 값들 고정하고 행 순서만 바뀜 np.random.choice(5,5,False) #arange(5), sampling 5개, 비복원 np.random.choice(5,6) #sampling 6개, 복원 np.random.choice(5,6,p=[.1,.3,.3,.3,0]) #p로 각 값 뽑힐 확률 지정. sum(p)=1 n_x=np.random.randn(3,5) #정규분포를 따르는..
파이썬(Python)으로 선형대수(Linear Algebra) 공부하기 -3
3. 배열의 연산 x=np.arange(12).reshape([3,4]) np.exp(x) #지수함수로도 만들 수 있음 x.argmin() #최솟값 위치 x.argmax() #최댓값 위치 x.sum(axis=1) #행끼리 연산.(axis=0 이면, 열끼리 연산. default) a = np.array([[4, 3, 5, 7], [1, 12, 11, 9], [2, 15, 1, 14]]) np.sort(a) #모든 행에 있는 값들을 오름차순으로 정렬 np.sort(a,axis=0) #열 값들을 기준으로 정렬
파이썬(Python)으로 선형대수(Linear Algebra) 공부하기 -2
2. 배열의 생성과 변형 x=np.array([1,2,3],dtype='float') #기본은 int, dtype으로 지정 가능. dtype 여러가지. -> 검색! x.dtype np.log(0) #log0는 무한소 -> -inf 출력 c=np.zeros_like(b) #b와 같은 nxm의 영행렬 만들기 np.arange(3,21,2) #start,end,interval np.linspace(0,100,5) #시작,끝, 갯수! np.logspace(0,1,5) #로그 진수가 0일 때부터 1일 때 까지를 5개 구간으로 나누어 출력 a1=np.ones([2,3]) a2=np.zeros([2,2]) np.hstack([a1,a2]) #행 갯수 같아야 함. 옆으로 행렬 붙이기 a3=np.zeros([3,3]) ..
