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import numpy as npy = np.array(((1,2,3),(4,5,6),(7,8,9)))OUTPUT:print(y.flatten())[1 2 3 4 5 6 7 8 9]print(y.ravel())[1 2 3 4 5 6 7 8 9]두 함수는 모두 동일한 목록을 반환합니다. 그렇다면 같은 작업을 수행하는 두 가지 다른 함수가 필요한 이유는 무엇일까요?답변 1현재 API는 다음과 같습니다.flatten는 항상 사본을 반환합니다.ravel은 가능한 경우 원래 배열의 뷰를 반환합니다. 이는 출력된 결과에서는 볼 수 없지만, ravel에 의해 반환된 배열을 수정하면 원래 배열의 항목이 수정될 수 있습니다. flatten에서 반환된 배열의 항목을 수정하면 이러한 일이 결코 발생하지 않습니다. 메모리가 ..

저는 현재 Python을 배우는 과정에 있습니다. 저는 pass 문장에 관한 섹션에 도달했습니다. 저는 사용하고 있는 가이드에서 이를 자리 표시자로 자주 사용되는 빈 문장으로 정의합니다.하지만 아직은 정확히 그게 무슨 뜻인지 이해하지 못하겠어요. pass 문장을 사용하는 간단하고 기본적인 상황과 왜 필요한지에 대해서 얘기해주세요.답변 1당신은 구현하고 싶지 않은 몇 가지 메소드가 있는 새로운 클래스를 디자인하고 있다고 가정해보세요. class MyClass(object): def meth_a(self): pass def meth_b(self): print I'm meth_b만약 pass 를 제외하면 코드가 실행되지 않을 것입니다.그럼 당신은 다음과 같이 얻게 됩니다: IndentationError: ex..

파이썬에서는 이 구문을 사용하여 두 변수의 값을 교환하는 것을 본 적이 있습니다. left, right = right, left이것은 두 변수 값을 교환하는 표준 방법으로 간주되는 것인가요? 아니면 교환하기 가장 흔히 사용되는 관례적 방법이 있나요?답변 1파이썬은 왼쪽에서 오른쪽으로 식을 평가합니다. 할당을 평가할 때, 왼쪽 항보다 오른쪽 항이 먼저 평가됩니다. Python docs: Evaluation order그것은 다음과 같은 의미입니다. a,b = b,a오른쪽 측면 b,a 은 평가되며, 즉, 두 개의 요소가 메모리에 생성되는 튜플을 만듭니다. 이 두 요소는 프로그램 실행 중 명령어를 만나기 전에 이미 존재하던 식별자 b 와 a 에 의해 지정된 객체입니다.이 튜플을 생성한 직후에는 아직이 튜플 객체..

'동일한(SAME)' 패딩과 '유효한(VALID)' 패딩의 차이점은 tf.nn.max_pool의 tensorflow에서 무엇인가요?내 생각에 '유효한(VALID)'은 최대 풀을 할 때 가장자리 외부에 0으로 채우는 것이 없다는 것을 의미합니다.A guide to convolution arithmetic for deep learning에 따르면, 풀 연산자에서 패딩이 없다고 합니다. 즉, tensorflow의 'VALID'만 사용하면 됩니다. 하지만 tensorflow에서 최대 풀링의 'SAME' 패딩이란 무엇인가요?답변 1만약 당신이 아스키 아트를 좋아한다면 :VALID = 패딩 없음: inputs: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 (12 13) |________________| dropped..