[Numpy] Arange, ones, zeros, empty, eye, identity, digonal, random

In [2]:

import numpy as np

 

In [4]:

np.arange(30).reshape(-1, 5)

Out[4]:

array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [15, 16, 17, 18, 19],
       [20, 21, 22, 23, 24],
       [25, 26, 27, 28, 29]])

 

In [6]:

np.arange(0, 5, 0.5)

Out[6]:

array([0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5])

 

In [8]:

np.arange(30).reshape(5,6)

Out[8]:

array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10, 11],
       [12, 13, 14, 15, 16, 17],
       [18, 19, 20, 21, 22, 23],
       [24, 25, 26, 27, 28, 29]])

---

zeros

 

In [10]:

np.zeros(shape=(10,), dtype=np.int8)

Out[10]:

array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=int8)

 

In [12]:

np.zeros((2,5))

Out[12]:

array([[0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.]])

---

ones

In [15]:

np.ones(shape=(10,), dtype=np.int8)

Out[15]:

array([1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1], dtype=int8)

 

In [17]:

np.ones((2, 5))

Out[17]:

array([[1., 1., 1., 1., 1.],
       [1., 1., 1., 1., 1.]])

---

empty

In [29]:

np.empty(shape=(10,), dtype=np.int8) #메모리의 공간을 잡아주기때문에 다양한 값들이 나온다

Out[29]:

array([ 48, -85, 122, -45,  55,   2,   0,   0,   0,   0], dtype=int8)

 

In [31]:

np.empty((3,5))

Out[31]:

array([[0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0.]])

---

zeros_like, ones_like, empty_like

 

In [34]:

test_matrix=np.arange(30).reshape(5,6)
np.zeros_like(test_matrix) #shape만큼 0으로 채워짐

Out[34]:

array([[0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0],
       [0, 0, 0, 0, 0, 0]])

---

identity

In [37]:

#단위 행렬 생성
np.identity(n=3, dtype=np.int8)

Out[37]:

array([[1, 0, 0],
       [0, 1, 0],
       [0, 0, 1]], dtype=int8)

 

In [39]:

np.identity(5)

Out[39]:

array([[1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 1., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1.]])

---

eye

In [42]:

#대각선이 1인 행렬, k값의 시작 index의 변경 가능
np.eye(N=3, M=5, dtype=np.int8)

Out[42]:

array([[1, 0, 0, 0, 0],
       [0, 1, 0, 0, 0],
       [0, 0, 1, 0, 0]], dtype=int8)

 

In [45]:

np.eye(3)

Out[45]:

array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])

 

In [47]:

np.eye(3, 5, k=2)

Out[47]:

array([[0., 0., 1., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1.]])

---

diag

In [49]:

matrix=np.arange(9).reshape(3,3)
np.diag(matrix)#대각 행렬의 값을 추출

Out[49]:

array([0, 4, 8])

 

In [51]:

np.diag(matrix, k=1) #k 값에 시작 index 값을 지정할 수 있음

Out[51]:

array([1, 5])

---

random(uniform, normal)

In [53]:

np.random.uniform(0, 1, 10).reshape(2, 5) #균등분포

Out[53]:

array([[0.50243199, 0.9498376 , 0.99790863, 0.11305672, 0.47363151],
       [0.70724585, 0.99344765, 0.54637797, 0.86731156, 0.48390969]])

 

In [55]:

np.random.normal(0, 1, 10).reshape(2, 5) #정규분포

Out[55]:

array([[-1.64012279,  0.53024073, -0.43328317, -1.15906182, -0.93499472],
       [-0.8027808 , -0.59694749,  0.83576619, -0.13969333, -0.33055453]])