len() 가장 바깥 괄호를 기준으로 원소의 개수를 반환 t = np.array([[1,2],[3,4]]) print(len(t)) 2 size() 모든 원소의 개수를 반환 t = np.array([[1,2],[3,4]]) print(t.size) 4

np.zeros() 0인 ndarray 생성 np.zeros(3) array([0., 0., 0.]) 리스트와 같은 길이이고 0인 ndarray 생성 x = np.zeros_like([1,2,3]) array([0, 0, 0]) np.random.randn() 표준정규분포로부터 추출한 원소들로 구성된 이차원 ndarray 생성 np.random.randn(3,2) array([[-0.64151758, 0.52276469], [ 2.07010233, 1.11914816], [ 0.67957768, 2.04177579]]) np.random.choice(n,x) 0과 n-1 사이에서 추출한 값을 가지는 길이가 x인 ndarray 생성 x = np.random.choice(2,3) x array([0, 0, ..

example이라는 함수의 매개변수인 f에 함수를 대입 def multiplication(x): return x*2 def example(f,z): return f(z) + 1 example(multiplication,3) 7 lambda 함수를 이용한 방법 multiplication = lambda x: x*2 def example(f,z): return f(z) + 1 example(multiplication,3) 7