달나라 노트

1차원 array에서 특정 위치의 요소를 얻어내기 위한 indexing은 아래와 같습니다. import numpy as np arr_test = np.array([3, 1, 4, 5, 7, 2]) print(arr_test[0]) print(arr_test[1]) print(arr_test[2]) print(arr_test[3]) -- Result 3 1 4 5 python의 list에서 indexing을 하듯이 대괄호를 이용해서 indexing을 할 수 있습니다. import numpy as np arr_test = np.array([3, 1, 4, 5, 7, 2]) print(arr_test[1:3]) print(arr_test[0:3]) print(arr_test[1:4]) print(arr_tes..

numpy에서 array를 이용하면 아래와 같은 행렬을 만들 수 있습니다. 다음은 여러 모양의 2차원 행렬을 실제로 만들어보는 예시입니다. import numpy as np test_array = np.array( [ [1, 2], [3, 4] ] ) print(test_array) -- Result [[1 2] [3 4]] 2행 2열 (2, 2) 의 행렬입니다. 행렬은 기본적으로 가로줄(행), 세로줄(열)을 가진 2차원 데이터이기 때문에 2차원 array로 만들어야 합니다. import numpy as np test_array = np.array( [ [1] ] ) print(test_array) -- Result [[1]] 1행 1열 (1, 1) 의 행렬입니다. 1행 1열의 행렬은 위처럼 딱 하나의 ..

numpy의 split method는 array를 나눠서 새로운 array를 생성해주는 역할을 합니다. 바로 예시를 보시죠. import numpy as np arr_base = np.array([10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1]) print(arr_base) arr = np.split(arr_base, 2) print(arr[0]) print(arr[1]) -- Result [10 9 8 7 6 5 4 3 2 1] [10 9 8 7 6] [5 4 3 2 1] split method는 위처럼 사용할 수 있습니다. 첫 번쨰 인자로 나눌 array를 전달합니다. 두 번째 인자로 array를 몇 부분으로 나눌지를 전달합니다. 위 예시에서는 arr_base를 두 부분으로 나누라고 되어있습니..

matplotlib에는 imshow라는 method가 있는데 이 method는 array의 값들을 색으로 환산해 이미지의 형태로 보여줍니다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt arr_test = np.array( [ # 1차 array [0, 1, 0], # 2차 array [1, 0, 1], [0, 1, 0], ] ) plt.imshow(arr_test) plt.show() 위 예시는 2차원 array를 imshow에 적용한 것입니다. 그 결과는 다음과 같습니다. 체스판 형태의 이미지가 나왔죠. 지금부터 왜 위처럼 된건지 알아봅시다. 일단 사용된 array를 보면 2차원이며 다음과 같습니다. [[0 1 0] [1 0 1] [0 1 0]] imsh..