[Numpy,Matplotlib] 1. 배열다루기+시각화의 기초

 

In [2]:

import tensorflow as tf

In [3]:

tf.__version__

Out[3]:

'2.4.1'

In [4]:

import sys

print(sys.version)

3.8.5 (default, Sep  3 2020, 21:29:08) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)]

In [5]:

import torch

In [6]:

torch.rand(10)

Out[6]:

tensor([0.3455, 0.7188, 0.9561, 0.4839, 0.4847, 0.4576, 0.0298, 0.0426, 0.0475,
        0.4781])

In [7]:

import numpy as np

In [8]:

arr = np.array(5)
arr.shape

Out[8]:

()

In [9]:

arr.ndim #0차원

Out[9]:

0

In [10]:

arr = np.array([5])
arr.shape

Out[10]:

(1,)

In [11]:

arr.ndim

Out[11]:

1

In [12]:

arr = np.array([1,2,3]) #점이 여러개 생기면 선이 됬다고 생각하면된다.
arr.shape #1차원이지만 값이 3개라 (3,)이다.

Out[12]:

(3,)

In [13]:

arr.ndim #1차원

Out[13]:

1

2차원

대괄호를 추가하면 차원이 1개씩 증가한다.

In [14]:

arr=np.array([[1,2,3]])
arr.shape

Out[14]:

(1, 3)

In [15]:

arr=np.array([[1,2,3],[1,2,4],[5,5,5]])
arr.shape

Out[15]:

(3, 3)

In [16]:

arr=np.array([[1,2,3],[1,2,3]])
arr.dtype #python은 그냥 알아서 해준다

Out[16]:

dtype('int32')

In [17]:

arr.astype('float')

Out[17]:

array([[1., 2., 3.],
       [1., 2., 3.]])

In [18]:

arr.size

Out[18]:

6

In [19]:

#제일 중요하면서 많이 쓰는 reshape

arr.reshape(3,2)
#단 사이즈는 유지되어야만 된다.

Out[19]:

array([[1, 2],
       [3, 1],
       [2, 3]])

In [20]:

arr.reshape(1,6)

Out[20]:

array([[1, 2, 3, 1, 2, 3]])

In [23]:

arr.reshape(-1,3)  #차원 1단계 하강 시키기 -> 분리되있는 차원값을 합치는 결과

#3개씩 나누고 남는것 이라고 보면된다.

Out[23]:

array([[1, 2, 3],
       [1, 2, 3]])

In [35]:

arr= np.random.randn(8,3) # randn : -1 ~ 1사이의 값을 B갯수로 이루어진 B묶음
#3개씩 8묶음으로
arr2=np.random.randint(9,10) #randint : A와 B사이의 정수값 출력 

In [36]:

arr 

Out[36]:

array([[ 3.41775002, -1.1809455 ,  1.24011249],
       [-0.98901865, -1.26276847, -0.00486269],
       [-0.95316242, -0.94815695, -0.05188605],
       [ 0.27843123, -0.25661119, -1.57949893],
       [-2.12631748, -0.01031075, -0.21693328],
       [ 0.07758003,  0.07233218, -0.03530627],
       [-0.49981466, -0.70257078,  1.04377962],
       [-3.03878258,  1.31120638,  0.36993858]])

In [37]:

arr2

Out[37]:

9

In [41]:

arrRavel=arr.ravel() #모든 차원을 1차원으로 만들어줌(배열처럼)
arrRavel

Out[41]:

array([ 3.41775002, -1.1809455 ,  1.24011249, -0.98901865, -1.26276847,
       -0.00486269, -0.95316242, -0.94815695, -0.05188605,  0.27843123,
       -0.25661119, -1.57949893, -2.12631748, -0.01031075, -0.21693328,
        0.07758003,  0.07233218, -0.03530627, -0.49981466, -0.70257078,
        1.04377962, -3.03878258,  1.31120638,  0.36993858])

In [42]:

arrRavel[0]

Out[42]:

3.417750018456311

In [ ]: