딥러닝 EXPRESS 02장 연습문제

 

책정보

 

제목 : 딥러닝 EXPRESS

저자 : 천인국

출판사 : 생능출판사

출판일 : 2021년 07월 16일

 

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필기노트

 

※ 직접 풀이한 문제이며, 정확한 답이 아님을 알려드립니다.

 

 

1. my_vertor[selection[

[False,True,False,True,False,True]

 

2. first_matrix + second_matrix

[[2,4,6],[5,7,9]]

 

3. 크기가 10인 널 벡터를 생성하고 다섯번째 요소가 1로 설정하는 코드

import numpy as np

arr=np.zeros(10)
arr[4]=1

 

4. 10부터 19까지의 값을 가지는 1차원 배열

import numpy as np

arr=np.arange(10,20)

 

5. 0부터 9까지의 값으로 넘파이 1차원을 채우고, 이 배열을 거꾸로 하는 문장을 작성하라.

import numpy as np

arr=np.arange(10,20)
arr[::-1]

 

6. 0부터 8까지의 값을 가지고 크기가 3x3인 행렬을 생성하라.

import numpy as np

arr=np.arange(0,9).reshape(3,3)

 

7. 난수로 채워진 3x3 넘파이 배열을 생성해보자.

import numpy as np

arr=np.random.random(9).reshape(3,3)

 

8. 임의의 값으로 10x10 배열을 만들고 최소값과 최대값을 찾아보자.

import numpy as np

arr=np.random.random(9)

maxValue=np.max(arr)
minValue=np.min(arr)

 

9. 배열의 테두리에 1, 내부에 0을 가진 3x3 크기의 2차원 배열을 생성해보자. 슬라이싱을 이용

import numpy as np

arr=np.ones((3,3))
arr[1:-1,1:-1]=0

 

10. 5x5 행렬을 만들어 체스 보드 패턴으로 채워보자.

import numpy as np

arr=np.zeros((5,5))
arr[0::2,0::2]=1
arr[1::2,1::2]=1

 

11. 3x3 난수로 행렬을 만들고 평균값과 표준 편자로 행렬을 정규화하여 보자.

import numpy as np

arr=np.random.random((3,3))

mean=arr.mean()
std=np.std(arr)
jung=(arr-mean)/std

 

12. 넘파이를 생성하여 0에서 9까지의 값을 가진 벡터를 만들고 5에서 8 사이의 숫자 부호를 반전시켜보자.

import numpy as np

arr=np.arange(0,10)
arr[5:9]=-arr[5:9]

 

13. 넘파이로 3x3 크기의 2차원 배열을 생성하고, 모든 요소의 합, 각 열의 합, 각 행의 합을 계산하여라.

import numpy as np

arr=np.arange(0,9).reshape(3,3)

sum=arr.sum()
column_sum=arr.sum(axis=0)
row_sum=arr.sum(axis=1)

 

14. 주어진 두 벡터의 내적을 계산하기 위해 넘파이 프로그램을 작성해보자.

import numpy as np

arr1=np.array([4,5])
arr2=np.array([7,10])

arr3=arr1 @ arr2

또 다른 예제

import numpy as np

arr1=np.arange(1,3) # [1,2]
arr2=np.arange(5,7) # [5,6]

arr3=arr1 @ arr2

 

15. 선그래프를 그려보자.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X=np.arange(0,13)
Y=[2,0,3,6,4,6,8,12,10,9,18,20,22]

plt.plot(X,Y)

또 다른 예제

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

X=np.arange(1,10) # 1부터 9까지
Y=X*4
Y[4::4]-=6 #Y는 4부터 36까지 4씩 떨어져 있으며, 4번째 마다 -6이란 변화를 주고 있음

plt.plot(X,Y)