numpy3 Numpy Random Number Generating 넘파이로 랜덤 넘버를 만들 경우가 있는데 몇가지 자주 쓰던 방법을 정리한다. 추가적으로 [1, 2, 3, 4, 5]와 같은 연속된 수의 텐서를 만드는 방법과 순열을 적용하는 방법도 추가한다. 다음의 함수들을 다룬다. random.randrandom.randintrandom.choicerandom.permutationrandom.normalrandom.binomialarangelinspacerandom.shufflelogspace 1. np.random.rand() [0, 1) 범위의 uniform dist에서 뽑는다. import numpy as npa = np.random.rand(2, 3)print(a)>> [[0.46763935 0.03182783 0.30743799] [0.28707536 0.4.. 2025. 4. 20. Numpy Products 넘파이에서 지원하는 element-wise product (Hadamrad product), dot product, matrix multiplication 등등을 알아본다. 구체적인 명령어들은 다음과 같다. *np.multiplynp.dot@np.innernp.outernp.matmulnp.vdot Element-wise Product = Hadamard Product연산자들*np.multiply 1D Array 1차원 배열 import numpy as npa = np.array([1, 2])b = np.array([3, 4]) c = a * bprint(c)>> [3 8]c = np.multiply(a, b)print(c)>> [3 8] 2D Array 2차원 배열 a = np.. 2025. 4. 20. Numpy zeros, zeros_like, ones 등등 여기 (링크)에서 PyTorch에서 제로 텐서, 원 텐서 등을 만드는 방법을 알아보았다. Numpy에서도 마찬가지 작업을 수행할 수 있다. 딥러닝 보다는 머신러닝의 측면에서 데이터를 다룰 때 주로 넘파이를 쓰기 때문에 알아두면 좋다고 생각해서 적는다. 다음은 지정된 값으로 원하는 모양 shape의 텐서를 만드는 방법들이다. zeros는 0으로ones는 1로full은 지정된 값으로empty는 uninitialized values로 채워진다. import numpy as npa = np.zeros((2,3))b = np.ones((2,3))c = np.full((2,3),2)d = np.empty((2,3)) print(a)print(b)print(c)print(d)>>[[0. 0. 0.] [0. 0. 0.. 2025. 4. 20. 이전 1 다음