np.array(): 배열 만들기
ex) narray = np.array([1, 3, 5, 7, 9])
darray = np.array(([1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 5, 6, 7]]) # 2차원 배열
narray.shape: 배열 모습
ex) 위 배열의에서 narray.shape 하면 (5,)가 출력
darray.shape => (2, 5)
darray.reshape(5, 2): 형태 바꾸기
가로 2, 세로 5인 행렬을 가로 5, 세로 2로 바꿈
darray => ([[1, 3], [5, 7], [9, 2], [4, 5], [6, 7]])
darray.reshpae(10, ): 가로로 10개인 형태로 바꿈
np.zeros(): 모든 원소를 0으로 바꿈
ex) zero = np.zeros((2, 5))
np.ones(): 모든 원소를 1로 바꿈
ex) one = np.ones((2, 5))
rand: (0부터 1 사이의) 랜덤한 수로 이루어진 배열 만들기 (균등한 분포)
ex) ran = np.random.rand(3)
ran = [0.134243, 0.1675345, 0.123414]
normal: 정규 분포로 값을 생성, 평균과 표준편차를 정해줄 수 있다.
ex) rn = np.random.normal(0, 1, 3) # 평균: 0, 표준편차: 1, 무작위 값: 3개
rn => array([-1.4234235566, -0.123421415, 0.212431256])
randint: 특정한 값 사이에서 무작위 값을 생성하는 함수
ex) ni = np.random.randint(1, 100, 5) # 1~100까지의 랜덤한 수 5개
ni => array([1, 74, 14, 65, 46])
seed: 랜덤한 값을 만드는 근본, 랜덤의 기준을 정해주면 같은 결과를 얻을 수 있다.
ex) np.random.seed(0)
np.random.rand(3)