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A.2.2 C 순서와 포트란 순서

ravel() 배렬에서 데이터의 순서를 나타내는 인자를 받는다.

A.2.3 배열 이어붙이기 나누기

np.concatenate()

vatack

hstack

배열 쌓기 도우미: r_과 c_

r_배열 

c_ 슬라이스를 배열로 변환해준다.

A.2.4 원소 반복하기 : repeat와 tile

repeat는 한 배열의 각 원소를 원하는 만큼 복제해서 큰 배열을 생성한다

tile메서드는 축을 따라 배열을 복사해서 쌓는 학습이다.

A.2.5 팬시 색인: take와 put

팬시 색인 기능으로 배열의 일부 값을 지정하거나 가져올 수 있었다.

A.3 브로드 캐스팅

브로드캐스팅은 다른 모양의 배열 간의 산술 연산을 어떻게 수행해야 하는지 설명한다.

A.3.1 다른 축에 대해 브로드캐스팅하기

arr- arr.mean(1).reshape((4,1))

np.newaxis

A.3.2 브로드캐스팅을 이용해서 배열에 값 대입하기

np.newaxis

A.4 고급 ufunc사용법

A.4.1 ufunc 인스턴스 메서드

np.add.reduce

reduce는 하나의 배열을 받아서 순차적인 이항 연산을 통해 축에 따라 그 값을 집계해준다.

logical_and.reduce는 all메서드와 동일하다.

cusum메서드가 sum메서드와 관련 있는 것처럼 accumulate는 reduce메서드와 관련있다.

accumulate메서드는 누계를 담고 있는 같은 크기의 배열을 생성한다.

outer 메서드는 두 배열 간의 벡터곱(외적)을 계산한다.

outer메서드 결과의 차원은 입력한 차원의 합이 된다.