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저장 및 불러오기: Save and Load data
- 저장: 해당 작업하고 있는 파일의 루트에 넘파일명으로 저장된다.
np.save('my_array', D) |
넘파이.save(‘저장 파일명’, 넘파이 데이터)
- 불러오기: 주피터 노트북이랑 같은 루트에 있으니까, 그대로 불러온다.
np.load('my_array.npy') |
(계속 작업하고 싶으면 메모리에 저장해둔다.)
넘파이로 0/1/특정값인 행렬만들기: numpy.zeros(), numpy.ones(), numpy.full( , )
- ex) 3행 4열짜리, 데이터가 0으로 되어있는 행렬
- 원시적인 방법: [[0,0,0,0],[0,0,0,0],[0,0,0,0]]
- 넘파이로 만들기: zeros는 0으로 만들라는 뜻, float으로 처리된다. 튜플로 표시한다.
-> 0으로만 되어있는 데이터 만들 때, 인공지능 사용할 때, 이미지 합성등에 많이 쓰인다.
- ex) 데이터 7개가 모두 0인, 1차원 배열을 만드는 방법
- 머신러닝에 들어가는 데이터는 float으로 처리한다.
- 넘파이로 만들 때는 자동으로 float으로 생성된다.
numpy.ones()
- ex) 모든 데이터를 1로 하여, 1을 8개짜리 넘파이 배열을 만드세요.
- ex) 3행 5열짜리 1로 채워진 행렬을 만드세요.
numpy.full(갯수, 데이터값)
(갯수 먼저 써주고, 그 뒤에 데이터를 써준다.)
- ex) 6으로 10개짜리 1차원 배열을 만드세요.
- ex) 6으로 채워진 2행 3열짜리 행렬을 만드세요.
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