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6-1. (Matlab) 알아두면 유용한 매트랩, 행렬 연산 응용2) Tech 2020. 4. 5. 15:59
안녕하세요!! 이번시간에는 지난시간에 이어! 행렬의 연산과 응용에 대해 이야기해보겠습니다. 1. 행렬의 연산 오늘도 역시나 행렬을 먼저 생성합니다! 3x3 행렬을 생성해볼게요 A = [3,2,6; 7,8,1; 0,2,4] - 행렬의 열평균 구하기 먼저, 생성한 행렬의 열방향 평균을 알아보고싶습니다! (행렬의 열방향 Data의 평균을 구할때 유용하겠죠?!) 지난시간 기억을 더듬어 행렬의 인덱싱을 사용해서 평균을 구해보겠습니다. acol_1 = A(:, 1) => A행렬의 1열을 인덱싱하여 acol_1 에 할당 mean(acol_1) => mean 함수를 사용하여 aco_1 원소들의 평균 구한다. 하지만, 위 보다 더욱 간단한 방법이 있습니다! mean 함수를 A행렬에 사용해주면 곧장 평균값들이 계산됩니다...
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6. (Matlab) 알아두면 유용한 매트랩, 행렬 연산2) Tech 2020. 3. 22. 21:51
안녕하세요!! 이번시간에는 행렬의 연산에 대해 이야기해보겠습니다. 행렬의 연산은 지난 벡터의 연산 게시물의 벡터의 연산과 매우 유사합니다. 벡터의 연산에서 상수를 더하고 빼고 나누고 곱할 때 해당 벡터의 모든 원소들이 연산되는 것을 이야기했었습니다. 그런데 행렬 또한 동일합니다!! 몇가시 예시로 알아보겠습니다. 1. 행렬의 연산 먼저 행렬을 생성 하겠습니다. A = [1,2 ; 3,4]; x = A+1 -> A 행렬의 모든 원소에 1을 더함 x = A-1 -> A 행렬의 모든 원소에 1을 뺀다 x = A*2 -> A 행렬의 모든 원소에 2을 곱함 x = A/2 -> A 행렬의 모든 원소에 2을 나눔 옆 결과 이미지와 같이 행렬 연산 또한 벡터 연산과 동일함을 알 수 있습니다!! - 행렬간 연산 행렬간 연..
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5-1. (Matlab) 알아두면 유용한 매트랩, 행렬 인덱스(indexing) 응용2) Tech 2020. 3. 22. 20:32
안녕하세요!! 오늘은 지난 행렬 인덱스(indexing) 게시물에 이어 행렬 인덱싱의 간단한 응용을 공유해볼까합니다! 1.행렬 인덱싱 응용 먼저 Matlab에서 3x3 행렬 하나를 생성합시다. A = [1,2,3; 4,5,6 ; 7,8,9] (1 2 3) (4 5 6) (7 8 9) 3x3 행렬 생성 인덱스에 접근하기전!! 지난 시간 행렬의 인덱스 접근 할 때 한가지만 기억하면 된다고 말씀드렸습니다! A(접근 행, 접근 열) - 열 전체 Indexing 해당 행렬에서 원하는 열의 전부를 추출하고 싶다면 아래 그림과 같이 행은 1~n 까지 즉, 모든 행을 접근해야합니다. y = A( : , 2) -> 괄호 안에 ':' 는 모든 행 접근을 의미합니다. 뒤에 숫자 2는 접근 열번호를 의미합니다. - 행 전체 ..
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Python list 중복 값 제거1) Tech 2020. 3. 18. 14:24
python list 내부에 중복값이 존재할 때 제거하는 방법입니다. 2가지 방법이 존재하는데요. 각각의 방법은 중복값 제거 후, 정렬 유무입니다. 1. python 내부에 중복값 제거하는 방법 (정렬 o, 오름차순) x = [7, 5, 3, 3, 4, 1, 2, 2] x = list(set(x)) 2. python 내부에 중복값 제거하는 방법 (정렬 x, 순서유지) import collections x = [7, 5, 3, 3, 4, 1, 2, 2] x = collections.OrderedDict.fromkeys(x).keys()