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배열 생성을 위한 numpy 함수들 배열 생성을 위해 numpy 라이브러리의 array() 함수 이외에 특정한 목적을 위해 zeros(), ones(), empty(), arrange(), linspace() 의 함수를 사용할 수 있습니다. 배열의 모든 값이 0과 1인 경우 각각 zeros(), ones()함수를 사용하여 생성할 수 있습니다. 이 두 함수에 전달되는 인수는 생성하는 값의 갯수입니다. 물론 생성하는 배열의 차원에 따라 전달해야 하는 인수의 수가 다릅니다. 예를 들어 다음 코드의 1차원 배열의 경우 1개의 정수를 전달하지만 2차원 객체의 경우는 2개의 정수 즉 행과 열의 수를 전달해야 합니다. 이 두 함수 뿐만 아니라 numpy에서 배열을 생성하는 모든 함수의 경우 2개이상의 인수를 전달 할 경우는 튜플형식으로 전달합니다. import numpy as np np.zeros(3) array([0., 0., 0.]) np.zeros((2,3)) array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) np.ones(2), np.ones((2,2)) (array([1., 1.]), array([[1., 1.], [1., 1.]])) np.empty() 함수는 위 두 함수와 다르게 초기값이 지정되지 않은 상태로 결과를 반환합니다. 다음 코드의 결과는 모든 요소를 0이지만 아직 결정된 값이 아닙니다. 즉, 함수로 배열을 틀만을 제시하는 것으로 요소들이 지정되지 않은 상태이므로 배열의 생성속도가 증가 된다는 장점이 있습니다. np.empty(3) array([0., 0., 0.]) np.empty((3,2)) array([[0., 0.], [0., 0.], [0., 0.]]) 파이썬 내장함수인 range() 와 같이 일정한 간격의 수열을 생성하기 위해 np.arange() 함수를 사용할 수 있습니다. 이 함수는 특징은 다음과 같습니다. np.arange(...