AI 요약관련 정보

• NumPy는 중첩된 Python 리스트를 깔끔하게 포맷된 2D 배열(행렬)로 변환하여 생성합니다. 📝
• 행렬 인덱싱 시 data[index]는 해당 행 전체를 반환하며, data[row_index, col_index]는 특정 요소를 선택합니다. 🎯
• 행렬 슬라이싱은 data[row_slice]로 행을, data[row_slice, col_slice]로 특정 행과 열의 요소를 선택할 수 있습니다. ✂️
• 동일한 크기의 행렬 간에는 +, - 등 산술 연산자를 사용하여 요소별 연산이 가능합니다. ➕
• 크기가 다른 행렬 간에는 NumPy의 브로드캐스팅 규칙이 적용되어 호환되는 경우 연산이 수행됩니다. 📡
• np.zeros((dims))와 np.ones((dims))를 사용하여 특정 값으로 채워진 행렬을 빠르게 생성할 수 있습니다. 🔢
• np.random.default_rng()로 난수 생성기를 만들고, rng.random((dims))으로 무작위 실수 행렬을, rng.integers(low, high, size=(dims), endpoint=True)로 무작위 정수 행렬을 생성할 수 있습니다. 🎲