갈루아의 반서재

Other ways to create arrays


arange

>>> np.arange(5, dtype=float)

array([ 0., 1., 2., 3., 4.])

>>> np.arange(1, 6, 2, dtype=int)

array([1, 3, 5])



zeros / ones

0 또는 1 을 가진 특정 dimension 의 array 생성

>>> np.ones((2,3), dtype=float)

array([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.]])

>>> np.zeros(7, dtype=int)

array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])


zeros_like / ones_like

현존하는 array 와 동일한 dimension 과 데이터 타입을 가지는 0 또는 1 로 이루어진 array 생성

 

 

>>> a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], float)

>>> np.zeros_like(a)

array([[ 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0.]])

>>> np.ones_like(a)

array([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.]])


identity

주어진 크기를 가진 행렬 생성

>>> np.identity(2, dtype=float)
array([[ 1.,  0.],
       [ 0.,  1.]])
>>> np.identity(3, dtype=float)
array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])
>>> np.identity(4, dtype=float)
array([[ 1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.]])


eye

k번째 대각에 1의 값을 갖는 행렬을 반환한다

KeyboardInterrupt
>>> np.eye(4, k=1, dtype=float) // 4는 반환하는 행의 수
array([[ 0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> np.eye(2, k=1, dtype=float)
array([[ 0.,  1.],
       [ 0.,  0.]])
>>> np.eye(3, k=1, dtype=float)
array([[ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  0.]])


>>> np.eye(4, k=1, dtype=float) // k 값이 양의 수일 때
array([[ 0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> np.eye(4, k=2, dtype=float)
array([[ 0.,  0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> np.eye(4, k=3, dtype=float)
array([[ 0.,  0.,  0.,  1.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.]])
>>> np.eye(4, k=4, dtype=float)
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.]])


>>> np.eye(4, k=0, dtype=float) // k가 0일 때
array([[ 1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  1.]])


>>> np.eye(4, k=-1, dtype=float) // k가 음수일 때
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.,  0.]])
>>> np.eye(4, k=-2, dtype=float)
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.,  0.]])
>>> np.eye(4, k=-3, dtype=float)
array([[ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 0.,  0.,  0.,  0.],
       [ 1.,  0.,  0.,  0.]])