![[Numpy] Numpy 연습문제 21~30](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Ft1.daumcdn.net%2Fcfile%2Ftistory%2F999394395C2F42742A)
728x90
반응형
21. Create a checkerboard 8x8 matrix using the tile function
-> Z = np.tile(np.array([[0,1],[1,0]]),(4,4))
Z
A : array([[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0],
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1],
[1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]])
해설 : np.array로 0,1 / 1,0을 만들고 가로, 세로4번 반복해준다.
22. Normalize a 5x5 random matrix
x = np.random.random((5,5))
normalize = (x - np.mean(x))/np.std(x)
normalize
A : array([[ 1.55485212, -1.48474094, -0.27353692, 1.35216114, 0.52469029],
[ 0.08559353, 0.55374601, -1.3824064 , 0.9755402 , 1.55400283],
[-1.3515868 , -0.98196135, 0.99754364, 0.22290204, -0.53569895],
[-0.86984274, -1.08751141, -0.03489505, 0.98250113, 1.44086173],
[-0.52950529, -0.36418541, 0.80080579, -1.33838551, -0.81094367]])
해설 : np.random.random((5,5))로 5,5행렬을 만들고 normalize(정규화)(Standardization) 하기 위해 공식을 이용한다.
23. Create a custom dtype that describes a color as four unsigned bytes (RGBA)
-> col = np.dtype([('r',np.ubyte,1),
('g',np.ubyte,1),
('b',np.ubyte,1),
('a',np.ubyte,1)])
col
A : dtype([('r', 'u1'), ('g', 'u1'), ('b', 'u1'), ('a', 'u1')])
해설 :
각각의 색깔에 속하게 한다.
24. Multiply a 5x3 matrix by a 3x2 matrix (real matrix product)
-> A = np.random.random((5,3))
B = np.random.random((3,2))
A@B
#or
Z = np.dot(np.ones((5,3)),np.ones((3,2)))
Z
A : array([[3., 3.],
[3., 3.],
[3., 3.],
[3., 3.],
[3., 3.]])
해설 : @를 통해 mat product를 실행할 수 있고, np.dot을 이용하여 바로 곱할 수 있다.
25. Given a 1D array, negate all elements which are between 3 and 8, in place.
-> Z = np.arange(11)
Z[(3<Z) & (Z<8)] *= -1
Z
A : array([ 0, 1, 2, 3, -4, -5, -6, -7, 8, 9, 10])
해설 : 3,8사이를 -값으로 만들기 위해 일단 먼저 11개를 array했고, 4부터 7까지 *= -1을 통해 음수화하였다.
26. What is the output of the following script?
print(sum(range(5),-1))
from numpy import *
print(sum(range(5),-1))
-> np.sum(range(5),-1)
A : 10
해설 : range의 합을 구할 때, np.sum을 통해 간단하게 구할 수 있다.
27. Consider an integer vector Z, which of these expressions are legal?
Z**Z
2 << Z >> 2
Z <- Z
1j*Z
Z/1/1
Z<Z>Z
-> Z = np.random.choice(10,4)
print(Z**Z)
print(2 << Z >> 2)
print(Z <- Z)
print(1j*Z)
print(Z/1/1)
print(Z<Z>Z)
A : print(Z<Z>Z)는 illegal한 것이다
28. What are the result of the following expressions?
np.array(0) / np.array(0)
np.array(0) // np.array(0)
np.array([np.nan]).astype(int).astype(float)
A : nan
0
array([-9.22337204e+18])
해설 : array 나누기는 불가하다. 하지만 // : 나누기 연산 후 소수점 이하의 수를 버리고, 정수 부분의 수만 구하는 것은 가능하다.
29. How to round away from zero a float array ?
-> Z = np.random.uniform(-10,10,10)
np.copysign(np.ceil(np.abs(Z)),Z)
A : array([-1., -9., -8., 4., 6., -5., -3., 7., -7., -5.])
해설 :
np.abs로 절대값을 씌워준다. 그 후 np.ceil을 통해 올림(반올림X)해준다.
Copysign : Change the sign of x1 to that of x2, element-wise.
해당 값을 기존 Z의 부호대로 바꿔준다
30. How to find common values between two arrays?
-> A = np.random.randint(0,10,10)
B = np.random.randint(0,10,10)
print(A,B)
np.intersect1d(A,B)
A :
[4 2 0 7 5 6 7 8 2 8] [5 2 2 4 3 6 2 3 7 7]
array([2, 4, 5, 6, 7])
해설 : np.random.randint(low,high,size) 랜덤한 숫자를 나열하고 intersect1d를 통해 공통된 인자를 골라낸다.
728x90
반응형