<aside> 💡 실습

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arr=np.arange(0,100).reshape(10,10)
print(arr)

odd=arr[arr%2==1]
print(odd)

new_arr=odd[odd%3==0]
print(new_arr)
print(np.square(new_arr))

<aside> ✏️ 이론

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1. 넘파이를 사용하여 배열을 생성할 때, 배열의 형상(Shape)을 변경할 수 없다. → ❌ reshape를 사용하면 변경할 수 있다.
2. 행렬에서 열벡터를 행벡터로, 행벡터를 열벡터로 바꾼 행렬을 전치행렬이라고 한다. → ⭕
3. numpy.random.randint(0, 10, 5)는 0에서 9사이의 무작위 정수 5개로 구성된 배열을생성합니다. → ⭕
4. L1-norm과 L2-norm은 기계 학습의 목적에 따라 사용된다. → ⭕
5. 수학에서의 내적을 구하기 위해서는 넘파이의 np.inner을 사용하여 내적을 구할 수 있다. → ⭕