밀래의 코딩북

np.save(filename, arr, allow-pickle=True, fix_import=True) 이 포스팅은 numpy에서 파일을 읽고 쓰는 방법을 정리합니다. 1. savetxt - 파일 저장하기 numpy에서 파일을 쓰기 위한 함수입니다. numpy.savetxt( filename, X, fmt='%.18e', delimiter=' ', newline='n', header='', footer='', comment='#', encoding=None) 간단히 사용하려면 아래 항목만 넣어 사용합니다. numpy.savetxt({파일이름}, {데이터}, fmt={데이터 형식}, delimiter={데이터간 구분자}) 사용방법 (jupyter에서 출력을 확인해보세요) import numpy as np..

파이썬 numpy로 단위행렬, 대각 행렬 생성하는 방법과 대각 행렬 요소를 추출하는 방법을 정리해보겠습니다. numpy에서 identity, eye, diag 함수를 제공합니다. identity : n 단위 행렬 생성 eye : 대각 행렬 생성 diag : 대각선 요소 추출 identity identity를 활용하면 필요한 number of rows의 단위행렬을 생성할 수 있습니다. 단위행렬이란 주 대각선 원소가 모두 1이며 나머지 원소는 0인 행렬을 말합니다. np.identity(n=3, dtype=np.int8) -- 출력 -- array([[1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]], dtype=int8) np.identity(5) -- 출력 -- array([[1., 0., 0.,..

이번 포스팅은 numpy에서 array 생성 함수인 arange, ones, zeros, emtpy, _like에 대해 정리해보겠습니다. arange numpy에서 원하는 숫자 범위를 모두 포함하는 배열을 만드는 함수를 제공합니다. arange를 사용하면 원하는 숫자 범위, 숫자 간격에 따른 array를 생성할 수 있습니다. import numpy as np; np.arange(30) # range : List의 range와 같은 효과, integer로 0부터 29까지 배열 추출 -- 출력 -- array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29])..