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1. Import the numpy package under the name
-> import numpy as np
2. Print the numpy version and the configuration
-> print(np.__version__)
3. Create a null vector of size 10
-> z= np.zeros(10)
print(z)
A : [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
해설 : np.zeros를 통해 N개의 0으로 채워진 array를 구성할 수 있다.
4. How to find the memory size of any array
-> z = np.zeros((10,10))
print("%d bytes" % (z.size* z.itemsize))
A : 800 bytes
해설 : bytes = size * itemize
5. How to get the documentation of the numpy add function from the command line?
-> %run `python -c "import numpy; numpy.info(numpy.add)”`
6. Create a null vector of size 10 but the fifth value which is 1
-> Z = np.zeros(10)
Z[4] = 1
print(Z)
A : [0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]
해설 : null vector을 만들고 array가 0부터 시작이기 때문에 [4]로 5번째 vector 1로 변경
7. Create a vector with values ranging from 10 to 49
-> Z = np.arange(10,50)
print(Z)
A : [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 48 49]
해설 : np.arrange(A,B)를 하면 A ~ (B-1)까지 출력이 된다.
8. Reverse a vector (first element becomes last)
-> Z[::-1]
A : array([49, 48, 47, 46, 45, 44, 43, 42, 41, 40, 39, 38, 37, 36, 35, 34, 33,
32, 31, 30, 29, 28, 27, 26, 25, 24, 23, 22, 21, 20, 19, 18, 17, 16,
15, 14, 13, 12, 11, 10])
해설 : [::-1]을 통해 전체 array를 간격 1을 유지하며 거꾸로 출력한다 [::-2]일 경우 2의 간격을 갖고 거꾸로 출력된다. 그냥 [::N]일 경우 기존 순서대로 N의 간격을 갖고 출력된다.
9. Create a 3x3 matrix with values ranging from 0 to 8
-> Z = np.arange(0,9)
Z.reshape(3,3)
A : [[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
해설 : np.arrange를 통해 0~9 Vector를 생성하고, reshape을 통해 (3,3)형태로 변환해준다.
10. Find indices of non-zero elements from [1,2,0,0,4,0]
-> Z = [1,2,0,0,4,0]
np.nonzero(Z)
A : (array([0, 1, 4]),)
해설 : np.nonzero를 통해 array에서 0이 아닌 vector들의 위치를 나타낸다. 0,1,4번째가 Nonzero라고 도출됐다.
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