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Numpy 기초 1. NumPy 배열 NumPy는 과학 연산을 위한 파이썬 핵심 라이브러리 NumPy는 고성능 다차원 배열과 이런 배열을 처리하는 다양한 함수와 툴을 제공 사용법 import numpy as np 버전확인 np.__version__ NumPy 배열구조는 Shape이다 배열은 파이썬 튜플 자료형을 이용하여 정의한다. shape가 (28, 28, 3)이라면 3차원 배열이고 사진은 높이가 28, 폭이 28, 각 픽셀은 4개 채널(RGB)로 구성된 데이터 구조를 갖는다. 다차원 배열은 입체적인 데이터 구조를 가지고 데이터의 차원은 여러 갈래의 데이터 방향을 갖는다. 이때 데이터 방향은 axis로 표현할 수 있다. 향방향(높이), 열방향(폭), 채널 방향은 각각 axis=0, axis=1 그리고 ..

0.들어가면서 딥러닝을 하다 보면 다양한 데이터 유형을 다루게 된다. 이 때 선형대수 연산에 numpy의 sum 함수를 사용하면 매우 편리하다. 데이터 유형 스칼라 - 보통 x와 같은 알파벳 소문자로 표기한다. 벡터 - 여러 숫자가 모여 있어 일반적으로 일차원 배열이 벡터이다. 행렬(matrix) - 복수 차원을 가지는 데이터가 여러 개 있는 경우의 데이터를 합쳐서 표기한 것이다. 일반적으로 2차원 배열이고 3차원 이상의 배열은 텐서(tensor)라고 한다. 실습 >>> arr = np.arange(0, 32) >>> len(arr) 32 >>> arr array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21,..