참조사이트
numpy.org/doc/stable/reference/routines.array-manipulation.html
포스팅 목적
Deep learning을 공부하면서 사용하는 Numpy 라이브러리 메소드들의 정의와 사용법을 정리한다.
포스팅 방식
필요한 메소드명 : numpy.org의 해당 페이지 참조 링크
메소드에 대한 간략한 설명 : 필요 시 자세한 설명 및 활용법은 다른 포스팅으로 작성후 본문링크
numpy의 자료형 The N-Dimensional array: ndarray
ndarray는 동일한 유형 및 크기의 항목으로 구성된 (일반적으로 고정 크기) 다차원 컨테이너입니다. 배열의 차원 및 항목 수는 각 차원의 크기를 지정하는 N 개의 음이 아닌 정수의 튜플 인 모양에 의해 정의됩니다. 배열의 항목 유형은 별도의 데이터 유형 객체 (dtype)로 지정되며,이 중 하나는 각 ndarray와 연결됩니다.
Python의 다른 컨테이너 객체와 마찬가지로 ndarray의 콘텐츠는 배열을 인덱싱하거나 슬라이스 (예 : N 정수 사용)하고 ndarray의 메서드 및 속성을 통해 액세스하고 수정할 수 있습니다.
서로 다른 ndarray가 동일한 데이터를 공유 할 수 있으므로 한 ndarray에서 변경된 사항이 다른 ndarray에서 표시 될 수 있습니다. 즉, ndarray는 다른 ndarray에 대한 "뷰"가 될 수 있으며, 참조하는 데이터는 "기본"ndarray에 의해 처리됩니다. ndarray는 또한 버퍼 또는 배열 인터페이스를 구현하는 Python 문자열 또는 객체가 소유 한 메모리에 대한 뷰일 수 있습니다.
그림 배열의 데이터를 설명하는 데 사용되는 세 가지 기본 개체 간의 관계를 보여주는 개념 다이어그램 : 1) ndarray 자체, 2) 배열의 단일 고정 크기 요소의 레이아웃을 설명하는 데이터 유형 개체, 3) 배열의 단일 요소에 액세스 할 때 반환되는 배열 스칼라 Python 객체입니다.
Statistics
Array
Ones and zeros
* numpy.matlab
From existing data
Numerical ranges
Changing array shape
Basic operations
Changing number of dimensions
Transpose-like operations
Linear algebra (numpy.linalg)
Matrix and vector products
Mathematical functions
random sampling
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