In [1]:

    

import numpy as np
from numpy import log
from scipy.optimize import *
import matplotlib.pyplot as plt


    

In [2]:

    

a = np.array([1,2,3])


    

In [3]:

    

print(type(a))


    

    




<class 'numpy.ndarray'>

In [4]:

    

a = np.arange(1,7)


    

In [5]:

    

print(a)


    

    




[1 2 3 4 5 6]

In [6]:

    

print(type(a))


    

    




<class 'numpy.ndarray'>

In [10]:

    

a = a.reshape(2,3)


    

In [11]:

    

print(a)


    

    




[[1 2 3]
 [4 5 6]]

In [12]:

    

print(a.shape)


    

    




(2, 3)

In [24]:

    

b = a.reshape(-1,1)

print(b.T)


    

    




[[1 2 3 4 5 6]]

In [14]:

    

print(b)


    

    




[[1]
 [2]
 [3]
 [4]
 [5]
 [6]]

In [16]:

    

c = np.ones((2,3))


    

In [17]:

    

print(c)


    

    




[[ 1.  1.  1.]
 [ 1.  1.  1.]]

In [18]:

    

b = np.eye(3)


    

In [19]:

    

print(b)


    

    




[[ 1.  0.  0.]
 [ 0.  1.  0.]
 [ 0.  0.  1.]]

In [21]:

    

b


    

    
Out[21]:





array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])

In [22]:

    

b.T


    

    
Out[22]:





array([[ 1.,  0.,  0.],
       [ 0.,  1.,  0.],
       [ 0.,  0.,  1.]])

In [25]:

    

b


    

    
Out[25]:





array([[1],
       [2],
       [3],
       [4],
       [5],
       [6]])

In [26]:

    

b.ravel()  # 행렬을 벡터로 만들어 준다.


    

    
Out[26]:





array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

In [29]:

    

np.arange(1,7).reshape(2,3).ravel().shape


    

    
Out[29]:





(6,)

In [ ]: