머신 러닝 기본#7 - numpy로 전치행렬, 단위행렬, 역행렬
1. transpose() 함수를 사용하여 전치행렬을 구했다. 간단하여 A.T 만으로도 구현 가능하다. >>> import numpy as np >>> A = np.array([[1,-1,2],[3,2,2],[4,1,2]]) >>> A array([[ 1, -1, 2], [ 3, 2, 2], [ 4, 1, 2]]) >>> A_transpose = np.transpose(A) >>> A_transpose array([[ 1, 3, 4], [-1, 2, 1], [ 2, 2, 2]]) >>> A_transpose = A.T >>> A_transpose array([[ 1, 3, 4], [-1, 2, 1], [ 2, 2, 2]]) 2. identity 함수를 사용하여 단위행렬을 구하였다. A 행렬 곱하기 I행렬..
2021. 1. 19.
머신 러닝 기본#5 - numpy로 행렬 연산하기
먼저 3X3 A행렬과 B행렬을 생성하였다. >>> import numpy as np >>> A = np.array([[1,-1,2],[3,2,2],[4,1,2]]) >>> B = np.random.rand(3,3) >>> A array([[ 1, -1, 2], [ 3, 2, 2], [ 4, 1, 2]]) >>> B array([[0.00178928, 0.62103838, 0.7618525 ], [0.42017644, 0.06346574, 0.4674196 ], [0.43968531, 0.08669601, 0.53800129]]) A 행렬과 B 행렬 덧셈을 하였다. >>> A + B array([[ 1.00178928, -0.37896162, 2.7618525 ], [ 3.42017644, 2.063465..
2021. 1. 19.
머신 러닝 기본#3 - numpy로 행렬 사용하기(random, zeros)
numpy로 4 by 3 행렬 만들기 (행이 4개 열이 3개) >>> import numpy as np >>> A = np.array([[1,-1,2],[3,2,2],[4,1,2],[7,5,6]]) >>> A array([[ 1, -1, 2], [ 3, 2, 2], [ 4, 1, 2], [ 7, 5, 6]]) numpy로 3 by 2 행렬 만들기 >>> B = np.array([[0,1],[-1,3],[5,2]]) >>> B array([[ 0, 1], [-1, 3], [ 5, 2]]) numpy로 random 행렬만들기 >>> c = np.random.rand(3,5) >>> c array([[0.78099123, 0.15433555, 0.84418358, 0.73594807, 0.87864263], ..
2021. 1. 19.
