딥러닝 EXPRESS 02장 연습문제

01. 다음 코드의 최종 결과를 쓰시오.

import numpy as np
my_vector = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
selection = my_vector % 2 == 0
my_vector[selection]

 

힌트: 넘파일 배열에 연산자를 적용하면 배열의 요소마다 연산자가 적용된다.

 

 

02. 다음 코드의 최종 결과를 쓰시오.

import numpy as np
first_matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
second_matrix = np.array([1, 2, 3])
first_matrix + second_matrix

힌트: 넘파일 배열끼리 연산을 할 때, 크기가 다르면 넘파이는 자동으로 배열의 크기를 확장한다. 이것을 브로드캐스팅 기능 이라고 한다.

 

 

 

03. 크기가 10인 널 벡터를 생성하고 다섯 번째 요소는 1로 설정하는 코드를 작성하라.

[0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0.]

 

힌트: np.zero(10)를 사용하면 크기가 10인 널 벡터를 생성할 수 있다.

 

 

04. 10에서 19까지의 값을 가지는 1차원 배열을 생성하라.

[10 11 12 13 14 15 16 17 18 19]

힌트: np.arrange()를 사용해본다.

 

 

 

05. 0부터 9까지의 값으로 넘파이 1차원 배열을 채우고, 이 배열을 거꾸로 하는 문장을 작성하라.

[9 8 7 6 5 4 3 2 1 0]

힌트: 슬라이싱 array[::-1]을 사용하면 배열의 요소들의 순서를 거꾸로 할 수 있다

 

 

 

06. 0부터 8까지의 값을 가지고 크기가 3×3인 행렬을 생성하라.

[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]

힌트: reshape(3, 3)을 넘파이 배열에 적용한다.

 

 

07 난수로 채워진 3x3 넘파이 배열을 생성해보자.

[[0.94479439 0.18830511 0.76377723]
[0.07878508 0.42415636 0.88907331]
[0.28866152 0.02901134 0.64383825]]

힌트: np.random.random()을 사용해본다.

 

 

 

08 임의의 값으로 10x10 배열을 만들고 최소값과 최대값을 찾아보자.

최소값 = 0.004397914499617905 최대값 = 0.9941731976328123

힌트: np.random.random()과 min(), max()를 사용해본다.

 

 

09 배열의 테두리에 1. 내부에 0을 가진 3×3 크기의 2차원 배열을 생성해보자. 슬라이싱를 이용한다.

[[1. 1. 1.]
[1. 0. 1.]
[1. 1. 1.]]

힌트: A[1:-1,1:-1] = 0을 사용해보자

 

 

 

10 5x5 행렬을 만들어 체스 보드 패턴으로 채워보자.

[[0 1 0 1 0]
[1 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0]
[1 0 1 0 1]
[0 1 0 1 0]]

힌트: A[1:12, #2] = 1을 하면 어떻게 될까?

 

 

11 3x3 난수로 행렬을 만들고 평균값과 표준 편자로 행렬을 정규화하여 보자.

[[-0.93934972 0.57698567 -1.13354651]
[0.17677412 -0.11732708 -0.57457895]
[1.0927037 -1.04232184 1.96066061]]

힌트: 정규화는 (x-mean)/std을 의미한다.

 

 

 

12 넘파이를 사용하여 0에서 9까지의 값을 가진 벡터를 만들고 5에서 8 사이의 숫자 부호를 반전시켜보자.

 

 

 

13 넘파이로 3×3 크기의 2차원 배열을 생성하고, 모든 요소의 합, 각 열의 합, 각 행의 합을 계산해보자.

원본 배열:
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
모든 요소의 합: 36
각 열의 합: [9 12 15]
각 행의 합: [3 12 21]

힌트: x = np.arange(0, 9).reshape(3, 3)을 사용해보자

 

 

 

14 주어진 두 벡터의 내적을 계산하기 위해 넘파이 프로그램을 작성해보자.

원본 벡터 :
[4 5]
[7 10]
벡터의 내적: 78

힌트: @ 연산자나 dot() 메소드를 사용한다.

 

 

15 [2.0.3.6.4.6.8, 12, 10, 9, 18, 20, 22]와 같은 데이터를 이용하여 다음과 같은 선 그래프를 그려보자.