제가 매일 까먹어서 작성합니다... 본 포스팅에서는 numpy의 서브모듈인 random을 이용하여 난수를 생성하는 방법을 알아보겠습니다. random은 난수를 발생시키는 모듈로 randint, hoice, randint, uniform 등의 메서드를 내장하고 있습니다. 아래 코드를 통해 로드한 후 사용하는데, 기본 모듈인 random과 혼동되지 않도록 주의하세요. from numpy import random 난수(亂數, Random Number)란 정의된 범위 내에서 무작위로 추출된 수를 일컫는다. 난수는 누구라도 그 다음에 나올 값을 확신할 수 없어야 한다. (출처: 위키백과) 1. seed 시드 설정을 할 때마다 동일한 숫자 세트가 나타나 코드 디버깅과 같은 작업을 할 때 유용하게 사용할 수 있습니다..

어떤 상품 X와 Y, Z가 있다고 합시다. 세 상품은 속성으로 제조년도, 제조국가, 유통기한, 소비기한, 원가, 판매가 등등을 가질 수 있겠죠. 이런 속성들을 숫자로 잘 뽑으면 상품들을 속성 값들의 나열, 즉 벡터로 표현할 수 있게 됩니다. 예를 들면, X = [1,0,2,3,2] Y = [1,0,3,2,1] Z = [0,1,3,1,1] 이런 식인거죠. 이렇게 아이템마다 벡터화를 해주고 나면, 아이템간 유사도를 구할 수 있습니다. 어떤 아이템이 과연 어떤 아이템과 가장 비슷한가? 혹은 비슷하지 않은가?를 계산할 수 있는 것이죠. 이 포스팅에서는 벡터를 이용하여 계산할 수 있는 유사도들을 알아보겠습니다. 1. 자카드 유사도(Jaccard Similarity) 자카드 유사도는 집합의 개념을 이용하는데요, 한..

11. Create a 3x3 identity matrix (★☆☆) mat1 = np.identity(3) mat2 = np.eye(3) print(mat1) print(mat2) [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] 12. Create a 3x3x3 array with random values (★☆☆) mat = np.random.random((3, 3, 3)) print(mat) [[[0.5282567 0.309261 0.76337568] [0.43948225 0.90048663 0.58643259] [0.20646 0.56080675 0.1688716 ]] [[0.50961462 0.17716085 0.857..

Numpy는 과학 계산을 위해 반드시 필요한 패키지입니다. 다차원 배열을 위한 기능과 선형 대수 연산, 수학 함수, 유사 난수 생성기를 포함합니다. 핵심 기능은 다차원 배열인 ndarray 클래스로, 이 배열의 모든 원소는 동일한 데이터 타입이어야 합니다. 1. 배열 만들기 numpy 배열은 리스트로 구현합니다. import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([[1.5, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(a) print(b) [1 2 3] [[1.5 2. 3. ] [4. 5. 6. ]] np.zeros([행의 수, 열의 수]) np.zeros([3, 4]) # 영행렬 생성 array([[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., ..