01_Numpy_연습문제_1.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 1. 길이가 10인 0-벡터를 만드세요."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import numpy as np\n",
    "zero_vector = np.zeros(10)\n",
    "print(zero_vector)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 2. 길이가 10이며 다섯번째 원소만 1이고 나머지 원소는 모두 0인 벡터를 만드세요. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0])"
      ]
     },
     "execution_count": 4,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "np.where(np.arange(10)==4, 1, 0)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 3. 10 부터 49까지의 값을 가지는 벡터를 만드세요. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26,\n",
       "       27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43,\n",
       "       44, 45, 46, 47, 48, 49])"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "np.arange(10, 50)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 4. 위(3번) 벡터의 순서를 바꾸세요. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([49, 48, 47, 46, 45, 44, 43, 42, 41, 40, 39, 38, 37, 36, 35, 34, 33,\n",
       "       32, 31, 30, 29, 28, 27, 26, 25, 24, 23, 22, 21, 20, 19, 18, 17, 16,\n",
       "       15, 14, 13, 12, 11, 10])"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "np.arange(49, 9, -1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 5. 0부터 8까지의 값을 가지는 3x3 행렬을 만드세요. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([[0, 1, 2],\n",
       "       [3, 4, 5],\n",
       "       [6, 7, 8]])"
      ]
     },
     "execution_count": 8,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "np.arange(9).reshape(3, 3)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 6. 벡터 [1,2,0,0,4,0] 에서 원소의 값이 0이 아닌 원소만 선택한 벡터를 만드세요."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 14,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([1, 2, 4])"
      ]
     },
     "execution_count": 14,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "a = np.array([1,2,0,0,4,0], int)\n",
    "a[a != 0]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(array([0, 1, 4], dtype=int64),)"
      ]
     },
     "execution_count": 23,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "b = np.where(a != 0)\n",
    "b"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 7. 3x3 단위 행렬(identity matrix)을 만드세요 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([[1., 0., 0.],\n",
       "       [0., 1., 0.],\n",
       "       [0., 0., 1.]])"
      ]
     },
     "execution_count": 24,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "np.identity(3)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 8. 난수 원소를 가지는 3x3 행렬을 만드세요 "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 26,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "array([[0.03751702, 0.66498681, 0.52182689],\n",
       "       [0.80359854, 0.54586276, 0.2137057 ],\n",
       "       [0.27478222, 0.02584334, 0.37953649]])"
      ]
     },
     "execution_count": 26,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "a = np.random.random(9).reshape(3, 3)\n",
    "a"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 9. 위(8번)에서 만든 난수 행렬에서 최대값/최소값 원소를 찾으세요. "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 34,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "0.8035985360325474 3\n",
      "0.025843344055520467 7\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(a[np.argmax(a)//3, np.argmax(a)%3], np.argmax(a))\n",
    "print(a[np.argmin(a)//3, np.argmin(a)%3], np.argmin(a))"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "#### 10. 위(8번)에서 만든 난수 행렬에서 행 평균, 열 평균을 계산하세요."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 35,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(array([0.40811024, 0.52105567, 0.22672068]),\n",
       " array([0.37196593, 0.41223097, 0.37168969]))"
      ]
     },
     "execution_count": 35,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "np.mean(a, axis = 1), np.mean(a, axis = 0)"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.3"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}