행렬 (4) 썸네일형 리스트형 06. [Python] NumPy 기초 : 함수에서 배열 사용하는 방법 개요 NumPy에서 배열을 함수의 인자나 반환값(리턴값)으로 사용할 수 있습니다. 실습환경 NumPy는 아나콘다에 포함되어 있으므로 Jupyter Notebook에서 import만 해주면 됩니다. 아나콘다 설치 및 사용방법은 아래 링크를 확인해 주세요. https://iot-lab.tistory.com/113 함수의 인자, 함수의 반환값으로 배열 사용하는 방법 아래 예제 함수 myFunc는 인수로 배열은 전달받고, 결과를 배열로 반환합니다. [In] import numpy as np def myFunc(x): y = x * 2 + 1 return y a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) # 2차원 배열 b = myFunc(a) # 인자값으로 배열을 넘겨주고, 반환값으로 배열을.. 05. [Python] NumPy 기초 : 배열 요소에 접근하는 방법 개요 NumPy에서 배열 요소에 접근하려면 Python의 리스트에서 처럼 인덱스를 이용합니다. 배열 요소에 접근하는 여러가지 방법을 알아보도록 하겠습니다. 실습환경 NumPy는 아나콘다에 포함되어 있으므로 Jupyter Notebook에서 import만 해주면 됩니다. 아나콘다 설치 및 사용방법은 아래 링크를 확인해 주세요. https://iot-lab.tistory.com/113 파이썬 아나콘다(Anaconda) 설치하기 개요 아나콘다를 도입하면, Python으로 머신러닝을 조금 쉽게 시작할 수 있습니다. 아나콘다는 많은 수식계산, 머신러닝용 외부 패키지를 내장하고 있는 파이썬 배포판으로 간편하게 파이썬 코딩 iot-lab.tistory.com NumPy 배열 요소 접근 방법 1차원 배열의 인덱스를 지.. 03. [Python] NumPy 기초 : shape 함수 사용방법 개요 NumPy 배열에서 배열의 형태를 알아보는 shape()란 함수가 있습니다. 이 함수는 배열의 형태를 튜플로 반환합니다. 실습환경 NumPy는 아나콘다에 포함되어 있으므로 Jupyter Notebook에서 import만 해주면 됩니다. 아나콘다 설치 및 사용방법은 아래 링크를 확인해 주세요. https://iot-lab.tistory.com/113 파이썬 아나콘다(Anaconda) 설치하기 개요 아나콘다를 도입하면, Python으로 머신러닝을 조금 쉽게 시작할 수 있습니다. 아나콘다는 많은 수식계산, 머신러닝용 외부 패키지를 내장하고 있는 파이썬 배포판으로 간편하게 파이썬 코딩 iot-lab.tistory.com NumPy shape 함수 NumPy의 배열의 형태는 shape()함수를 사용합니다. .. 02. [Python] NumPy 기초 : NumPy 배열 사용방법 개요 인공지능에서의 계산은 행열과 벡터가 가장 많이 사용됩니다. 이때 필요한 것이 NumPy의 배열입니다. 실습환경 NumPy는 아나콘다에 포함되어 있으므로 Jupyter Notebook에서 import만 해주면 됩니다. 아나콘다 설치 및 사용방법은 아래 링크를 확인해 주세요. https://iot-lab.tistory.com/113 NumPy의 배열 NumPy의 배열은 array()함수를 사용합니다. array 함수에 Python 리스트를 추가해서 생성합니다. 1차원 배열 [In] import numpy as np a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5]) # Python 리스트에서 NumPy 배열 생성 print(a) [결과] 2차원 배열 [In] import numpy as np b.. 이전 1 다음
