넘파이 영벡터(zeros-vector), 일벡터(ones-vector) 생성 np.zeros(), np.ones()
넘파이 영벡터(zeros-vector), 일벡터(ones-vector) 생성¶ In [1]: import numpy as np In [2]: # zeros-vector np.zeros((4,3)) Out[2]: array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) In [3]: # ones-vector np.ones((4,3)) Out[3]: array([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]) In [4]: # 사이즈 조정용이니 무시하세요 from IPython.core.display import display, HTML display(HTML(""))
2023. 4. 17.
Scipy 기초사용법 (최적화, 통계, 신호처리,선형대수)
Scipy 기초사용법 (최적화/optimize, 통계/stats, 신호처리/sigmal ,선형대수/linalg) 0.설명 # SciPy는 과학, 수학, 엔지니어링 등에 사용되는 고급 계산 기능을 제공하는 Python 라이브러리입니다. # 선형 대수, 통계, 신호 처리, 최적화 등 다양한 분야의 기능을 제공합니다. 1. 라이브러리 임포트 import numpy as np import scipy 2. 선형대수(scipy.linalg) 역행렬 계산 import numpy as np from scipy import linalg A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) B = np.array([5, 6]) # 역행렬 계산 A_inv = linalg.inv(A) print(A_inv) # out : ..
2023. 4. 16.
