ML/DL/CS

41. How to sum a small array faster than np.sum? (★★☆) Z = np.arange(10) np.add.reduce(Z) # test for np.add.reduce import time def check_time(func): def wrapper(*args, **kwargs): start = time.time() func(*args, **kwargs) print("used time:", time.time() - start) return wrapper @check_time def normal_sum(len_array): a = np.arange(len_array) np.sum(a) @check_time def reduced_sum(len_array): a = np...

Python/Numpy 2022. 1. 30. 16:25

numpy 핸들링에 익숙해져야 한다고 생각해서.. 마침 누군가 잘 만들어둔 numpy 100제 문제가 있어 조금씩 풀어보려 한다. 문제 링크 : link 내 코드 : link 31. How to ignore all numpy warnings (not recommended)? (★☆☆) np.setarr(all="ignore") # {'divide': 'warn', 'over': 'warn', 'under': 'ignore', 'invalid': 'warn'} 32. Is the following expressions true? (★☆☆) np.sqrt(-1) == np.emath.sqrt(-..

Python/Numpy 2022. 1. 30. 14:56

numpy 핸들링에 익숙해져야 한다고 생각해서.. 마침 누군가 잘 만들어둔 numpy 100제 문제가 있어 조금씩 풀어보려 한다. 문제 링크 : link 내 코드 : link 21. Create a checkerboard 8x8 matrix using the tile function. Explore np.tile np.info('tile') *** Found in numpy *** tile(A, reps) Construct an array by repeating A the number of times given by reps. If `reps` has length ``d``, the result will have dimension of ``max(d, A.ndim)``. If ``A.ndim < d``,..

Python/Numpy 2021. 10. 6. 01:51

numpy 핸들링에 익숙해져야 한다고 생각해서.. 마침 누군가 잘 만들어둔 numpy 100제 문제가 있어 조금씩 풀어보려 한다. 문제 링크 : link 내 코드 : link 11. Create a 3x3 identity matrix a = np.eye(3) a &#39;&#39;&#39; array([[1., 0., 0.], [0., 1., 0.], [0., 0., 1.]]) &#39;&#39;&#39;어렵지 않다. 12. Create a 3x3x3 marray with random values a = np.random.rand(3, 3, 3) a &#39;&#39;&#39; array([[[0.02571122, 0.46360895, 0.01516786], [0.53682388, 0.43733759, ..

Python/Numpy 2021. 10. 2. 12:33

numpy 핸들링에 익숙해져야 한다고 생각해서.. 마침 누군가 잘 만들어둔 numpy 100제 문제가 있어 조금씩 풀어보려 한다. 문제 링크 : link 내 코드 : link 01. import numpy package under the name np import numpy as np 너무 많이 써봤던 코드다. 02.Print the numpy version and the configuration np.__version__ # '1.21.0' numpy 버전을 체크해본 적은 없지만, 당연히 이렇게 될 것이라 짐작할 수 있었다. 03. Create a null vector of size 10 a = np.zeros(10) a # array([0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., 0., ..

Python/Numpy 2021. 10. 1. 13:20