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import numpy as np # numpy.ndarray 타입의 객체를 생성 A = np.array([ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ]) B = np.array([ [1, 2], [3, 4], [5, 6] ]) print(A) print(B) print(A.shape) # 2x3 행렬 print(B.shape) # 3x2 행렬 (2, 3)(3, 2) nrows, ncols = B.shape print(nrows, 'x', ncols) 3 x 2 # slicing: 특정 행, 특정 열의 원소들을 추출하는 방법 # list[row][column], ndarray[row, column] print(A[0, 0]) print(B[1, 1]) 14 print(A[0:2, 0:3]) print(A[0..

"""2차원 리스트(list)를 이용한 행렬행렬의 Shape: (행x열)로 나타냄 !!""" # 2x3 행렬(row=2, col=3) A = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ] # 3x2 행렬(row=3, col=2) B = [ [1, 2], [3, 4], [5, 6] ] print(A) print(B) [[1, 2, 3], [4, 5, 6]][[1, 2], [3, 4], [5, 6]] def shape(matrix): """ 행렬의 행과 열의 개수를 tuple 형태로 return하는 함수 :param matrix: 행렬 (행의 갯수가 n개이고 열의 갯수가 m개인 2차원 리스트) :return:tuple (n, m) """ n = len(matrix) # 행의 개수 m = len(matrix[0..

"""numpy package를 사용한 벡터 연산"""import numpy as np print('numpy version: ', np.__version__) numpy version: 1.17.4 # 파이썬 list 데이터 타입의 연산v = [1, 2] # class list# print(type(v))print('v = ', v)w = [2, 3]print('w = ', w)print(v + w)# print(v - w) # 오류 발생 !! 실행 결과v = [1, 2]w = [2, 3][1, 2, 2, 3] # list는 + 연산을 사용할 수 있음# + 연산자는 extend 함수와 비슷한 기능# + 연산자는 v나 w를 변경하지 않고, 새로운 list를 리턴# v.extend(w) 함수는 v를 변경함..

def add(v, w):"""주어진 두 개의 n차원 벡터에서 성분별로 더하기를 해서,새로운 n차원 벡터를 리턴:param v: n차원 vector(성분이 n개인 벡터):param w: n차원 vector(성분이 n개인 벡터):return: 각 성분의 합을 원소로 갖는 n차원 vector""" if len(v) != len(w): raise ValueError('v와 w는 같은 length를 가져야 함') x = [] for i in range(len(v)): x.append(v[i] + w[i]) return x def subtract(v, w):"""주어진 두 개의 n차원 벡터에서 성분별로 뺄셈을 수행 :param v: n차원 벡터:param w: n차원 벡터:return: n차원 벡터""" if l..