모양과 크기

Coddy Machine Learning 여정의 데이터와 시각화 섹션에 포함된 레슨. 60개 중 6번째.

머신러닝 데이터는 표입니다. 샘플당 한 행, 특성당 한 열로 이루어집니다. 리스트의 리스트로 표를 만들 수 있으며, 이를 2D 배열이라고 합니다.

scores = np.array([[8, 6, 9, 7],
                   [7, 10, 5, 8]])

scores 배열을 숫자 2행 4열 격자로 그린 그림이며, 제목은 scores.shape is (2, 4)입니다

배열은 자체 크기를 알고 있습니다. 괄호는 없습니다. 이것들은 함수가 아니라 저장된 정보입니다.

print(scores.shape)  # 행, 열
print(scores.ndim)   # 차원 수
print(scores.size)   # 값의 개수
print(scores.dtype)  # 값의 자료형

다음과 같이 출력됩니다:

(2, 4)
2
8
int64

새 데이터를 사용할 때는 먼저 형태를 확인하세요. 모델은 샘플당 한 행을 기대합니다.

챌린지

쉬움

두 영화관은 티켓 표의 구조가 일치할 때만 합칠 수 있습니다. Park의 티켓은 rows에 있고, Plaza의 티켓은 plaza에 있습니다.

rows를 park 배열로 바꾸세요.
각 영화관의 날짜 수, 상영 횟수, 값의 개수를 Park부터 출력하세요.
Same layout:과 True 또는 False를 출력하세요.

상영 횟수가 3회인 2일의 경우 (48, 112, 65, 다음으로 37, 98, 120):

Park: 2 days, 3 showings a day, 6 values
Plaza: 7 days, 4 showings a day, 28 values
Same layout: False

직접 해보기

import numpy as np

# Park 영화관에서 판매된 티켓: 하루에 한 행, 상영 회차마다 한 값
days = int(input())
showings = int(input())
rows = []
for day in range(days):
    row = []
    for showing in range(showings):
        row.append(int(input()))
    rows.append(row)

# Plaza 영화관에서 판매된 티켓: 하루에 한 행, 상영 회차마다 한 값
plaza = np.array([
    [34, 58, 91, 40],
    [29, 63, 85, 37],
    [41, 70, 96, 52],
    [38, 66, 102, 47],
    [55, 88, 120, 74],
    [72, 95, 131, 80],
    [60, 81, 99, 45],
])

# 아래에 코드를 작성하세요