클라우드 기반 인공지능 개발과 DevOps 실무

위에 그림과 같이 import random 을 통해 random 함수를 불러온 뒤 random.random()을 사용하면 0~1까지의 숫자중 하나가 무작위로 나오게 된다. random.random() 에 () 숫자를 넣으면 갯수를 선택할 수 있으며 2차원의 배열로도 만들 수 있다. 위에 사진은 float 이 아닌 int 즉 정수의 숫자를 랜덤으로 받고 싶은경우 np.random.ranint()를 사용하면 된다. np.random.ranint(시작 숫자,끝 숫자, 원하는 갯수) 이며 원하는 갯수에 ()를 넣어 2차원배열로 만들 수 있다.

아래의 그림과 같이 1차원의 배열을 원하는 .reshape을 통하여 차원의 배열을 바꿀 수 있다. 위에 사진과 같이 .reshape(정수(행),정수(열))의 숫자를 대입하여 2차원으로 만들 수 있다. 위에 사진과 같이 import numpy as np 로 함수를 받아온뒤 np.arange를 통해 정수의 배열을 받구 .reshape 차원 배열을 바꾸면 쉽게 차원 배열을 바꿀 수 있다.

Numpy에서 정수의 배열 얻고자 하면 파이썬에서 사용한 함수인 range()가 아닌 개선된 함수 np.arange()를 사용한다. 정수의 배열 중 규칙적으로 띄어 사용하고 싶으면 아래 그림과 같이 np.arnage(시작숫자,끝 숫자 , 넘기고싶은 숫자)를 사용하면 된다. 또한 실수의 배열을 얻고자 할때는 np.linespace (시작숫자,끝숫자, 필요한 갯수)를 대입하여 사용하면 된다.

x가 array a가 list인 상태이다. x는 .Shape 몇차원 데이터인지 알 수 있으며 .dtype을 통해 현재 상태를 알 수 있다. 2차원의 행렬 - 2차원에 리스틀 넣어 만들 수 있다 numpy라이브러리에 np.array를 사용하면 현재 구조상태를 알 수 있으며 1차원과 같이 .size , len ,dtype 사용을 통해 상태를 알 수 있다

PYTHON PROGRAMMING FUNDAMENTALS NUMPY BASICS NumPy는 다차원 배열을 처리할 수 있는 선형대수학(Linear Algebra) 라이브러리입니다. 다음이 실행이 안되면 아나콘다프롬프트에서 conda install numpy 를 실행하여 설치합니다. #라이브러리 #NUMPY = 다차원 배열을 처리 #나열된 숫자는 1차원 #행과 열로 되어있으면 2차원 #행과 열이 중복적으로 여러가지 있는걸 3차원 값이 array라고 나오면 array라고 부른다. array(x)의 크기값을 알고싶으면 size를 사용하면 된다. 리스트에 경우 size를 사용할수 없다 .