Hacked by Psychedelphia

numpy 모듈 - eye 함수(function) /// 설명 2차원(2-D) 배열을 반환합니다. 대각선(=1)을 제외하면 0 으로 채워집니다. N : 행의 개수(int:정수) M : 열의 개수(int:정수, 기본값은 N 입니다.) k : 대각선의 색인입니다. 양수일 경우 대각선(=1)이 k 값만큼 위로올라가고, 음수일 경우 k 값만큼 밑으로 내려갑니다. dtype : 배열의 데이터 형식을 결정합니다. order : 메모리에 저장되는 형식으로 C언어 형식(기본값)은 'C', 포트란 형식은 'F'를 사용합니다. like : Numpy 배열이 아닌 형태로 생성하는 것을 허용합니다.(__array_function__ 프로토콜을 사용합니다.) ※ 형식 numpy.eye(N, M=None, k=0, dtype= , order='C', *, like=None) reference https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.eye.html /// 예제 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 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 import  numpy  as  np   test_np  =  np.eye( 4 ) print (test_np) # [[1. 0. 0. 0.] #  [0. 1. 0. 0.] #  [0. 0. 1. 0.] #  [0. 0. 0. 1.]]   test_np  =  np.eye( 4 , M = 6 ) print (test_np) # [[1. 0. 0. 0. 0. 0.] #  [0. 1. 0. 0. 0. 0.] #  [0. 0. 1. 0. 0. 0.] #  [0. 0. 0. 1. 0. 0.]]   test_np  =  np.eye( 4 , M = 6 , k = - 1 )

numpy 모듈 - empty_like 함수(function) /// 설명 주어진 배열의 차원과 데이터 형식을 가진 새로운 배열을 생성합니다.(값은 초기화되지 않습니다.) prototype : 결과물에 차원과 데이터 형식을 부여하는 prototype입니다. dtype : 출력할 배열의 데이터 형식입니다. order : 결과물의 메모리 저장 형식을 결정합니다. 'C'는 C언어 형식, 'F'는 포트란 형식입니다. 'A'는 prototype이 포트란 연속(Fortran contiguous)이면 'F', 아니면 'C'로 결정됩니다. 'K'는 prototype의 차원(layout)에 가장 부합하는 형태로 결정되어집니다. subok : True이면 생성되는 배열이 prototype의 sub-class 형식을 사용합니다. 그렇지 않으면 base-class를 사용합니다. 기본값은 True 입니다. shape : 결과물의 차원을 결정합니다. 만약 저장형식(order)이 'K'이고 차원이 변경되지 않았다면, 저장형식은 변하지 않지만, 그렇지 않다면 C언어 형식(order='C')이 적용됩니다. ※ 형식 numpy.empty_like(prototype, dtype=None, order='K', subok=True, shape=None) reference https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.empty_like.html#numpy.empty_like /// 예제 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 30 31 32 33 34 import  numpy  as  np   array  =  (( 1 ,  2 ), ( 3 ,  4 )) test_np  =  np.empty

numpy 모듈 - empty 함수(function) /// 설명 초기화 하지 않은 상태로 배열을 형성합니다. shape : 배열의 차원을 결정합니다. dtype : 출력할 배열의 형식입니다.(기본값은 numpy.float64 입니다.) order : 메모리에 저장되는 형식으로 C언어 형식(기본값)은 'C', 포트란 형식은 'F'를 사용합니다. like : Numpy 배열이 아닌 형태로 생성하는 것을 허용합니다.(__array_function__ 프로토콜을 사용합니다.) ※ 형식 numpy.empty(shape, dtype=float, order='C', like=None) reference https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.empty.html#numpy.empty /// 예제 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 30 31 32 import  numpy  as  np   test_np  =  np.empty( 0 ) print (test_np)   # []   test_np  =  np.empty(( 3 ,  2 )) print (test_np) # [[2.42526720e-051 1.82315674e-157] #  [1.68593017e-309 1.04164434e-041] #  [7.83039857e-148 1.69679495e-309]]   test_np  =  np.empty(( 3 ,  3 ), dtype = int ) print (test_np) # [[6029421 7929936 5242972] #  [6357106 7602275 6488169] #  [    101 5832784 4718676]]   test_np  =  np.empty(( 2 ,  2 ), dtype = float, order = 'C

numpy 모듈 - arange 함수(function) /// 설명 반열린구간 [start, stop) 안에서 값을 생성합니다.(start <= values < stop) start : 구간의 시작, 기본값은 0 입니다. stop : 구간의 마지막, step 정수가 아닐 경우를 제외하고는 이 범위를 넘지 않습니다. step : 값들간의 거리(out[i+1] - out[i]), 기본값은 1입니다. dtype : 출력할 배열의 형식입니다.(주어지지 않을 경우 다른 인자값에 의해 결정됩니다.) like : Numpy 배열이 아닌 형태로 생성하는 것을 허용합니다.(__array_function__ 프로토콜을 사용합니다.) ※ 형식 numpy.arange(stop) numpy.arange(start, stop) numpy.arange(start, stop, step) numpy.arange(start, stop, step, dtype=None) numpy.arange(start, stop, step, dtype=None *, like=None) reference https://numpy.org/devdocs/reference/generated/numpy.arange.html#numpy.arange /// 예제 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 30 import  numpy  as  np   test  =  np.arange( 10 ) print (test)   # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]   test  =  np.arange( 5 ,  10 ) print (test)   # [5 6 7 8 9]   test  =  np.arange( 3 ,  13 ,  2 ) print (test)   # [ 3  5  7  9 11]   test  =  np.arange( 3 ,  13 ,  3. 6 ) prin