AI 요약관련 정보

• NumPy 배열은 Python 시퀀스(예: 정수 리스트)를 사용하여 초기화할 수 있으며, 정수 인덱스를 통해 요소에 접근합니다. 🔢
• 배열의 크기는 변경할 수 없지만, 요소의 값은 변경 가능하며, 슬라이스 표기법을 사용하여 배열의 일부를 추출할 수 있습니다. ✂️
• NumPy의 슬라이스 인덱싱은 원본 배열의 '뷰(view)'를 반환하므로, 슬라이스를 수정하면 원본 배열도 변경됩니다. 👁️
• 다차원 배열은 중첩된 Python 시퀀스를 통해 초기화할 수 있으며, 각 차원을 '축(axis)'이라고 부릅니다. 📊
• 다차원 배열의 요소에 접근하기 위해 각 축의 인덱스를 지정할 수 있습니다 (예: matrix[row, column]). 📍
• 0차원 배열은 스칼라, 1차원 배열은 벡터, 2차원 배열은 행렬, 다차원 배열은 텐서라고도 하지만, NumPy에서는 이러한 수학적 용어 사용을 지양합니다. 🚫
• NumPy 배열 연산은 수학적 정의와 다를 수 있으며, 다른 라이브러리(예: PyTorch)와의 혼동을 피하기 위해 용어 사용에 주의해야 합니다. ⚠️