728x90 반응형 numpy12 [ML] where: numpy 의 idx찾기 numpy에서 ndarray 인스턴스에서 특정 조건을 만족하는 elements의 위치(index, idx)를 찾는 기능을 numpy 모듈의 where 함수가 제공해줌. 기본적으로 numpy에서 index를 나타내는 방식은 각각의 축마다 해당 축에서의 index인 scalar 값들을 가지고 있는 개별의 1차원 ndarray 객체들을 item으로 가지는 tuple (sequence type이면됨)이 이용됨. 3차원의 ndarray에 대한 경우, 3개의 sequence type 인스턴스를 item으로 3개 가진 tuple이 where함수의 반환값이 됨 (당연히 item인 3개의 sequence 인스턴스는 같은 length를 가짐). 다음의 코드로 사용법을 확인할 것. import numpy as np r = .. 2024. 3. 19. [DL] Tensor: Indexing <Simple, Slicing, Fancy, Boolean Mask> NumPy나 PyTorch, Tensorflow의 텐서들도파이썬의 list 또는 tubple 에서의 indexing과 slicing이 거의 그대로 사용됨.2023.07.12 - [Python] - [Python] list (sequence type) : summary [Python] list (sequence type) : summarylist는 ordered mutable collection으로, collection을 위한 python data type들 중 가장 많이 사용된다. C에서의 array와 같이 가장 기본적인 collection임. 단, heterogeneous item을 가질 수 있으며, 여러 methods를 가지는ds31x.tistory.com 단, multi-dimension에서 squ.. 2024. 3. 18. [DL] Tensor: Transpose and Permute Transpose Transpose(전치)의 linear algebra에서의 정의는 다음과 같음. Given an m x n matrix A, the transpose of A is the n x m matrix, denoted by AT whose columns are formed from the corresponding rows of A. 간단하게 말하면 행과 열을 바꾸는 처리이다. Tensor의 경우 rank가 2 보다 클 수 있으며 해당 rank의 수만큼 축이 있다. 때문에 Tensor에서의 transpose는 여러 축들 중 2개를 서로의 위치를 바꾸는 것이라고 보면 된다. 주의할 것은 numpy와 pytorch의 경우, aixs(축)만 변경된 것이지, 여전히 같은 데이터 (the same und.. 2024. 3. 16. [DL] Tensor 객체의 attributes: ndim, shape, dtype Class들Python에서Tensor 를 추상화하는 대표적인 class는 다음과 같음.NumPy의 ndarray: numpy.arrayPyTorch의 tensorTensorflow의 constant대표 Attributes이들의 대표적인 attributes는 다음과 같음.dtype: the datatype of elementndim: the number of dimension (차원의 수로, rank라고도 불림)shape: ndim의 갯수로 구성된 sequence type의 인스턴스로 각 축의 크기를 나타냄.다음은 Tensorflow에서는 지원하지 않으나, PyTorch와 NumPy에선 지원하는 것들임.itemsize: element 하나가 차지하는 bytes 크기.size or size(): numpy는.. 2024. 3. 15. [DL] Tensor: dtype 변경(casting) 및 shape 변경. Tensor를 추상화하고 있는 class로는numpy.array: numpy의 ndarraytorch.tensortensorflow.constant: (or tensorflow.Variable)이 있음. 이들은 Python의 sequence types과 달리 일반적으로 다음과 같은 특징을 지님.데이터들이 연속적으로 할당되는 특징의 c,c++의 array와 매우 유사함.element들이 homogeneous인 특징을 가짐 (같은 크기의 unboxed object로 구성=같은 type들)dtyep 변경dtype는 The data type of element 를 가르키며, tensor에서 element의 type을 가르킴.numpy나 tensorflow, torch등이 지원하는 dtype는 다음 URL을 참고.. 2024. 3. 15. [DL] Tensor 간의 변환: NumPy, PyTorch, TensorFlow pytorch와 numpy의 경우, 텐서를 추상화하고 있는 tensor와 ndarray 를 제공하며, 이 둘은 zero-copy interoperability를 가진다고 말할 수 있을 정도로 상호호환이 가능하다. TensorFlow도 numpy와 상당히 연관되어 있으나, 타입 변환에 있어서 pytorch보다는 불편한 부분이 있다. from 파이썬 시퀀스 타입 (built-in) to 텐서 (numpy, tf, torch) Python의 Sequence Type인 list, tuple 등을 통해 다음의 Tensor 인스턴스를 만들 수 있음. np.array torch.tensor tf.constant (or tf.Variable) t = (1,2,3,4,5,6) a = np.array(t) a_tf = t.. 2024. 3. 15. 이전 1 2 다음 728x90 반응형