identity & eye & diag & 통계분석함수(uniform & normal)

• identity(n=행렬크기, dtype=데이터타입): 단위행렬 생성

m_xx = np.arange(12).reshape(3,-1)
m_xx

>array([[ 0, 1, 2, 3],

          [ 4, 5, 6, 7],

          [ 8, 9, 10, 11]])

np.identity(5,float)

>array([[1., 0., 0., 0., 0.],

          [0., 1., 0., 0., 0.],

          [0., 0., 1., 0., 0.],

          [0., 0., 0., 1., 0.],

          [0., 0., 0., 0., 1.]])

 

• eye(N=행 개수, M=열 개수, k=1시작 위치): k기준 대각방향 값=1인 행렬 생성

np.eye(5,3,1)

>array([[0., 1., 0.],

          [0., 0., 1.],

          [0., 0., 0.],

          [0., 0., 0.],

          [0., 0., 0.]])

 

• diag(행렬, k=추출할 값의 시작 열): 대각행렬 값만 뽑아냄

np.diag(m_xx, k=1)

>array([ 1, 6, 11])

 

통계분석함수(uniform & normal)

• np.random.uniform(시작값, 끝값, 데이터개수): 균등분포
• np.random.normal(평균값, 분사, 데이터개수): 정규분포