[머신러닝] NumPy - 행렬 곱, 전치행렬, indexing, slicing, iterator

[학습 자료] [머신러닝 강의 07] 파이썬(Python) Numpy (II)

https://www.youtube.com/watch?v=dnJ3JESmBkE&list=PLS8gIc2q83OjStGjdTF2LZtc0vefCAbnX&index=7&ab_channel=NeoWizard

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행렬 원소 접근 방법 II : iterator

#iterator
import numpy as np

A = np.array([[10,20,30,40], [50,60,70,80]])

print(A, "\n")
print("A.shape ==", A.shape, "\n")

#행렬 A의 iterator 생성
it = np.nditer(A, flags = ['multi_index'], op_flags = ['readwrite'])

while not it.finished:
    idx = it.multi_index
    print("current value ==", A[idx])

    it.iternext()

OUTPUT>>

[[10 20 30 40]
 [50 60 70 80]] 

A.shape == (2, 4) 

current value == 10
current value == 20
current value == 30
current value == 40
current value == 50
current value == 60
current value == 70
current value == 80

 

이 iternext는 자바의 next()와 사용이 유사한 것 같다. 이렇게 iterator를 사용하면 모든 인덱스에 접근할 수 있다는 것을 알아두면 되겠다.

 

 

 

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