numpy

• numpy.array([list],dtype=)구조
• 8bit=-128~127, 64bit=-2^63~2^63-1
• numpy array [i,j]가능
• random.rand(m,n): m행n열 짜리 0~1사이의 랜덤수 행렬

import numpy as np
np.array([1,2,3,4,5], dtype=np.float32)
#결과 array([1., 2., 3., 4., 5.], dtype=float32)
np.array([500], dtype='int8')
#결과 array([-12], dtype=int8)
np.array([1], dtype='int64')
#결과 array([1])

test_list = list(np.random.rand(2, 5))
np_array = np.random.rand(2, 5)
print(test_list)
#결과 [array([0.17810234, 0.32350641, 0.3407994 , 0.17684258, 0.68112312]), array([0.87312479, 0.57760606, 0.59733256, 0.47952995, 0.62423321])]
print(np_array)
#결과 [[0.21679691 0.77415502 0.82616234 0.2980024  0.6945984 ] [0.35498773 0.89572775 0.51459921 0.59929853 0.1681098 ]]

i = 1
j = 2

print(f"{i+1}열 {j+1}행 Element: {np_array[i,j]}")
print(f"{i}열 {j}행 Element: {np_array[i][j]}")

#결과 2열 3행 Element: 0.5145992100458703 1열 2행 Element: 0.5145992100458703

• np.zero((m,n)): m행n열의 0으로 된 행렬
• np.oes((m,n)): m행n열의 1로 된 행렬
• np.arange(a, c, b): range: a~b, step: c
• np.linspace(a, b, d): range: size: d

np.zeros((5,5))
#결과 array([[0. 0. 0. 0. 0.]
			 [0. 0. 0. 0. 0.]
			 [0. 0. 0. 0. 0.]
			 [0. 0. 0. 0. 0.]
			 [0. 0. 0. 0. 0.]])
np.ones((5,5))
#결과 array([[1. 1. 1. 1. 1.]
			 [1. 1. 1. 1. 1.]
			 [1. 1. 1. 1. 1.]
			 [1. 1. 1. 1. 1.]
			 [1. 1. 1. 1. 1.]])
np.arange(1, 31, 3)
#결과 array([ 1  4  7 10 13 16 19 22 25 28])
np.linspace(0, 5, 30)
#결과 array([0.         0.17241379 0.34482759 0.51724138 0.68965517 0.86206897
			 1.03448276 1.20689655 1.37931034 1.55172414 1.72413793 1.89655172
			 2.06896552 2.24137931 2.4137931  2.5862069  2.75862069 2.93103448
			 3.10344828 3.27586207 3.44827586 3.62068966 3.79310345 3.96551724
			 4.13793103 4.31034483 4.48275862 4.65517241 4.82758621 5.        ])
np.arange(20).reshape(4.5)
#결과 array([[ 0  1  2  3  4]
			 [ 5  6  7  8  9]
			 [10 11 12 13 14]
			 [15 16 17 18 19]])

 ```python
np.zeros((5,5))
#결과 array([[0. 0. 0. 0. 0.]
			 [0. 0. 0. 0. 0.]
			 [0. 0. 0. 0. 0.]
			 [0. 0. 0. 0. 0.]
			 [0. 0. 0. 0. 0.]])
np.ones((5,5))
#결과 array([[1. 1. 1. 1. 1.]
			 [1. 1. 1. 1. 1.]
			 [1. 1. 1. 1. 1.]
			 [1. 1. 1. 1. 1.]
			 [1. 1. 1. 1. 1.]])
np.arange(1, 31, 3)
#결과 array([ 1  4  7 10 13 16 19 22 25 28])
np.linspace(0, 5, 30)
#결과 array([0.         0.17241379 0.34482759 0.51724138 0.68965517 0.86206897
			 1.03448276 1.20689655 1.37931034 1.55172414 1.72413793 1.89655172
			 2.06896552 2.24137931 2.4137931  2.5862069  2.75862069 2.93103448
			 3.10344828 3.27586207 3.44827586 3.62068966 3.79310345 3.96551724
			 4.13793103 4.31034483 4.48275862 4.65517241 4.82758621 5.        ])
np.arange(20).reshape(4.5)
#결과 array([[ 0  1  2  3  4]
			 [ 5  6  7  8  9]
			 [10 11 12 13 14]
			 [15 16 17 18 19]])

• mean:평균, std: 표준편차, Z: 정규화->(X-mean)/std
• axis=0 : 행 기준 가로
• axis=1 : 열 기준 세로

  X = np.random.rand((10,3))
  Xmeans = X.means(axis=0)
  Xstd = X.std(axis=0)
  Z = (X - Xmean) / Xstd