Python에서 생성된 ndarray 인스턴스 설명

ndarray를 생성하는 가장 간단한 방법은 array 함수입니다. array 함수는 임의의 서열형 대상을 받아들여 데이터를 전달하는 새로운 NumPy 수조를 생성합니다.예는 다음과 같습니다.

import numpy as np
data1 = [1, 2, 3, 4]
data2 = [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]
arr1 = np.array(data1)
arr2 = np.array(data2)
arr1 = arr1 * 10
arr2 = arr2 + arr1
print(arr1)
print(arr2)

결과는 다음과 같다.
[10 20 30 40]
[[11 22 33 44]
[15 26 37 48]]
인스턴스 확장:
행렬 곱하기: 선형 대수에 따른 곱셈

>>> a = np.array([[1,2,3], [2,3,4]])
>>> b = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
>>> a
array([[1, 2, 3],
  [2, 3, 4]])
>>> b
array([[1, 2],
  [3, 4],
  [5, 6]])
>>> np.dot(a, b)  # 
array([[22, 28],
  [31, 40]])
>>> np.matmul(a,b) # 
array([[22, 28],

주: 1차원 그룹 간에 연산할 때dot()는 내적을 나타낸다.
점 곱하기: 대응 위치 곱하기

>>> a = np.array([[1,2],[3,4]])
>>> b = np.array([[1,1],[2,2]])
>>> a
array([[1, 2],
  [3, 4]])
>>> b
array([[1, 1],
  [2, 2]])
>>> a * b     # 
array([[1, 2],
  [6, 8]])
>>> np.multiply(a, b) # 
array([[1, 2],
  [6, 8]])

Python에서 ndarray를 생성하는 실례에 대한 설명이 여기 있습니다. Python에서 ndarray를 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 저희 이전의 글을 검색하거나 아래의 관련 글을 계속 훑어보십시오. 앞으로 많은 응원 부탁드립니다!