[人工知能]2.Pythonベース
1.変数
1)タイプの理解
s = 'hello'
type(s) #str
2)変数変更
a = '10'
type(a) #str
int(a) # 10
2.配列
1)アレイの作成
list = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]
list #[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]
2)アレイ長
list = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]
len(list) #8
3)タイルスライス
list = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]
list[2:6] #[5, 7, 9, 11] #index 2~5까지 가져옴
list[2:] #index 2 ~ 끝까지, [5, 7, 9, 11, 13, 15]
list[:5] #index 0~4까지 가져옴, [1, 3, 5, 7, 9]
list[:-1] #배열의 첫번째 원소에서 마지막 원소 전까지 [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]
3.Nompi
s = 'hello'
type(s) #str
a = '10'
type(a) #str
int(a) # 10
1)アレイの作成
list = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]
list #[1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]
2)アレイ長
list = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]
len(list) #8
3)タイルスライス
list = [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15]
list[2:6] #[5, 7, 9, 11] #index 2~5까지 가져옴
list[2:] #index 2 ~ 끝까지, [5, 7, 9, 11, 13, 15]
list[:5] #index 0~4까지 가져옴, [1, 3, 5, 7, 9]
list[:-1] #배열의 첫번째 원소에서 마지막 원소 전까지 [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]
3.Nompi
import numpy as np
1)オーバーフロー配列
narray = np.array([1,3,5,7,9])
配列の形態
narray.shape #(5,)
2)2 Dアレイ(マトリクス)
darray = np.array([[1, 3, 5, 7, 9], [2, 4, 6, 8, 10]]) #2x5 행렬 생성
darray.shape #array(2,5), 가로가 2, 세로가 5인 행렬
1▼配列を変える
d52 = darray.reshape(5,2) #5x2 행렬로 변경
#array([[ 1, 3],
# [ 5, 7],
# [ 9, 2],
# [ 4, 6],
# [ 8, 10]])
2 Dアレイに変更:再構築(要素数)d1 = darray.reshape(10,) #가로가 10인 형태의 1차원 배열로 변경
# array([ 1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 10])
3)number fi関数
1π0のみからなるアレイの作成
zero = np.zeros((2,5))
#array([[0., 0., 0., 0., 0.],
# [0., 0., 0., 0., 0.]])
2π⃣1
one = np.ones((2,5))
#array([[1., 1., 1., 1., 1.],
# [1., 1., 1., 1., 1.]])
3πランダムディジタルアレイの作成
1) rand()
r = np.random.rand(3)
#[0.33176596 0.76271979 0.70570591]
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
r = np.random.rand(1000)
plt.hist(r)
plt.show()
2) normal()
rn = np.random.normal(0,1,3)
# 평균 0, 표준 편차 1인 정규분포로 무작위 값 3개 추출
#array([-1.47268374, -0.12373834, -0.20537594])
rn = np.random.normal(0,1,1000)
plt.hist(rn)
plt.show()
3) randint()
n = np.random.randint(1, 100, 5) #1~100 사이의 숫자 중 5개의 무작위 정수값 추출
#array([92, 3, 93, 68, 18])
4) seed()
乱数を生成するアルゴリズムでは、
np.random.seed(0)
np.random.rand(3)#[0.5488135 0.71518937 0.60276338]
np.random.seed(0)
np.random.rand(3)#[0.5488135 0.71518937 0.60276338]
4、繰り返し文
1)for文
こうぞうfor 변수 in 배열 :
반복할 내용
ex)ten = [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
for i in ten:
print(i)
2) range()
for 변수 in 배열 :
반복할 내용
ten = [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
for i in ten:
print(i)
r = range(10) #10개의 숫자를 만듦
#range(0, 10)
list(r) #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
1”range(開始数字、終了数字、スキップ)
five1 = range(1,6,1)
list(five1) #[1, 2, 3, 4, 5]
ten = range(9, -1, -1) #9부터 -1전까지 생성
list(ten) #[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
2πゲート速度range()
for i in range(1,6):
print(i)
条件文
1)if文
こうぞうif 조건:
명령문
ex) n = 15
if n > 10:
print(n)
2)if-else文
こうぞうif 조건:
명령문
else:
명령문
ex)n = 15
if n % 2 == 0:
print('짝수')
else:
print('홀수')
3)関数の作成
こうぞうdef 함수명(매개변수):
함수내용
ex)def num(n):
if n % 2 == 0:
print('짝수')
else:
print('홀수')
num(10) #'짝수'
Reference
この問題について([人工知能]2.Pythonベース), 我々は、より多くの情報をここで見つけました
https://velog.io/@jjaa9292/인공지능2.파이썬-기초
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if 조건:
명령문
n = 15
if n > 10:
print(n)
if 조건:
명령문
else:
명령문
n = 15
if n % 2 == 0:
print('짝수')
else:
print('홀수')
def 함수명(매개변수):
함수내용
def num(n):
if n % 2 == 0:
print('짝수')
else:
print('홀수')
num(10) #'짝수'
Reference
この問題について([人工知能]2.Pythonベース), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@jjaa9292/인공지능2.파이썬-기초テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
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