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[NumPy] 4. 넘파이 차원 변환(Shape Manipulation) 학습내용 #1 : 넘파이 차원 변환(Shape Manipulation) #2 : 데이터 쌓기(Stacking together diffrent arrays) #3 : 데이터 쪼개기(Splitting one array into several smaller ones) #1 : 넘파이 차원 변환(Shape Manipulation) np.ndarray의 shape를 다양한 방법으로 변경 가능하다. .ravel()와 .flatten() 1차원(행 or 열)으로, .reshape()는 지정한 차원으로, .T는 전치(Transpos) 변환이 가능하다. 이 때, 데이터 원본은 변경되지 않고 복사하여 연산된 결과가 반환된다. import numpy as np import numpy.random as npr a = np.f.. 2021. 10. 13.
[언리얼 엔진4] 8. 시퀀서(Sequencer) 학습내용 #1 : 애니메이션 만들기 #2 : 스켈레톤 애니메이션 #3 : 학습한 내용을 토대로 애니메이션 만들기 #1 : 애니메이션 만들기 Cinematic 클릭 - Level Sequence 생성. Level Sequence는 각각의 장면을 만든다고 생각하면 이해하기 쉽고, Master Sequence는 만든 장면을 종합해서 편집한다고 생각하면 쉽다. Static Mesh 한개 배치. 배치한 Static Mesh를 선택하고 +Track - Actor To Sequencer - 선택한 Static Mesh 클릭 Sequencer(시퀀서) 쉽게 하는 법(반복) 1. 원하는 시간대로 움직인다. 2. 액터를 내가 원하는 위치에 둔다. 3. keyframe을 찍는다. 위 내용을 반복해 애니메이션이 동작하게 만든.. 2021. 10. 13.
[NumPy] 3. 넘파이 인덱싱, 슬라이싱, 반복(indexing, slicing, iterating) 학습내용 #1 : 넘파이 인덱싱(indexing), 슬라이싱(slicing), 반복(iterating) 1) 1차원 배열 2) 다차원 배열의 인덱싱, 슬라이싱 3) ... 의 사용 4) 다차원 배열의 반복 #1 : 넘파이 인덱싱(indexing), 슬라이싱(slicing), 반복(iterating) 1) 1차원 배열 1차원 배열은 리스트나 다른 python sequence처럼 인덱싱, 슬라싱, 반복을 사용할 수 있다. a = np.arange(10)**3 a # array([ 0, 1, 8, 27, 64, 125, 216, 343, 512, 729]) a[2] #8 a[2:5] #array([ 8, 27, 64]) a[::-1] #array([729, 512, 343, 216, 125, 64, 27, 8.. 2021. 10. 12.
[NumPy] 2. 넘파이 연산, 축, 배열 출력 학습내용 #1 : 배열 출력하기(Printing Arrays) 배열을 출력할 때, NumPy는 중첩된 배열과 비슷한 방법으로, 다음의 레이아웃을 따라 출력된다. 1차원은 배열처럼 출력되고, 2차원은 매트릭스처럼, 3차원은 매트릭스의 리스트처럼 출력된다. 마지막 축은 왼쪽에서 오른쪽으로 출력. 두번째에서 마지막은 위에서 아래로 출력. 나머지는 위에서 아래로 출력되며, 각기의 슬라이스는 비어있는 라인에 의해 다음 슬라이스와 구분. #1차원 a = np.arange(6) print(a) #[0 1 2 3 4 5] #2차원 b = np.arange(12).reshape(2,6) print(b) # [[ 0 1 2 3 4 5] # [ 6 7 8 9 10 11]] #3차원 c = np.arange(24).resha.. 2021. 10. 12.

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