sailorCat

Python/Numpy 15

카테고리 설명
  • 리턴값은 (람다, 고유벡터) 열을 기준으로 본 것이 고유벡터가 된다.

  • 대각선에 들어가는 숫자를 튜플 형태로 인자로 받아 대각행렬을 만든다. np.diag((tuple)) 항등행렬은 0과 1로 이루어져 있고, 행렬곱 해도 결과가 바뀌지 않는 행렬이다. NxN 항등행렬을 만들면 np.eye(N) MxM 항등행렬에 int 값으로 채우고 싶다면 np.eye(M, dtype=int) 기본형이 float이기 때문에 타입을 다르게 쓰고 싶다면 바꿔줘야 한다.

  • import numpy as np def solution(img): answer = np.empty((0,np.shape(img)[1]),float) for i in img: tmp = np.array([]) for j in range(len(i)): tmp = np.append(tmp,np.round(i[j][0]*0.3+i[j][1]*0.5+i[j][2]*0.2,1)) answer = np.append(answer,[tmp],axis=0) return answer 이 문제는 차원이 정해져 있는 줄 알아서 np.empty((0, 2), float) 이렇게 두고 코드를 짜서 계속 오류가 생겼다. 브로드캐스팅을 하기 위해 0과 배열의 1차원의 행으로 answer를 초기화 해주었다. 그리고 배열에 appen..

  • import numpy as np def solution(arr_list): answer = np.array([]) A = np.array([[0]]) for i in arr_list: if len(np.shape(A))==len(np.shape(i)) and np.shape(A)[1]==np.shape(i)[0]: A = (A+1).dot(i*2) return A

  • import numpy as np def solution(info): answer = [] size = np.shape(info) for height in range(size[1]): if info[0][height]>195.0 or info[0][height]=140.0: answer.append(weight) answer = list(set(answer)) return answer

    Python/Numpy

    numpy 연산 NEW

    2021.12.20
    댓글
  • import numpy as np def solution(x, w, b): answer = 0 arr_x = np.array(x) arr_w = np.array(w) answer = arr_x.dot(arr_w)+b return answer

  • import numpy as np def solution(arr, y1, x1, y2, x2): answer = np.array([]) answer = arr length = np.shape(arr) for i in range(length[0]): for j in range(length[1]): if y1

  • 리스트를 array로 변환 np.array() 함수를 사용하여 리스트를 numpy.ndarray 타입으로 변환한다.

  • 관계연산 >, >= 대소구분

  • Numpy 배열 슬라이싱 1차원 배열의 슬라이싱은 리스트와 같이 [첫 인덱스:마지막 인덱스+1] 하면 되지만 고차원 배열의 경우에는 ,로 구분하여 범위를 지정하게 된다. arr[1:3, 2:4]에서 (1, 2) (1, 3) (2, 2) (2, 3) 요소를 배열로 반환한다. [행 인덱스, 열 인덱스]