7. 파이썬에서 2차원 배열 정의하기
   파이썬에서는 2차원 배열을 직접적으로 지원하지 않지만, 리스트를 중첩하여 2차원 배열처럼 사용할 수 있습니다.1차원 리스트: 하나의 순서가 있는 데이터 집합을 나타냅니다. 예: [1, 2, 3]2차원 리스트: 1차원 리스트를 요소로 가지는 리스트입니다
8. 파이썬에서 리스트의 리스트를 1차원 리스트로 만드는 방법
   파이썬에서 리스트의 리스트(2차원 리스트)를 하나의 긴 1차원 리스트로 합치는 문제는 매우 흔합니다. 이는 데이터 처리, 특히 다차원 데이터를 1차원으로 변환해야 할 때 자주 발생합니다.다음과 같은 몇 가지 방법으로 리스트의 리스트를 1차원 리스트로 만들 수 있습니다
9. PyTorch에서 텐서 순열(permute)과 텐서 뷰(view)의 차이
   텐서 순열과 텐서 뷰는 PyTorch에서 텐서의 차원을 재구성하는 데 사용되는 두 가지 메서드입니다. 하지만 두 메서드는 작동 방식과 성능 측면에서 몇 가지 중요한 차이점을 가지고 있습니다.2. 텐서 순열(permute)
10. 완전 경쟁이란 무엇일까요?
    1. 다수의 생산자와 소비자: 시장에는 너무 많은 생산자와 소비자가 존재하여 개별 생산자나 소비자는 시장 가격에 영향을 미칠 수 없습니다. 2. 동질적인 상품: 모든 생산자가 생산하는 상품은 완전히 동일합니다. 소비자는 어떤 생산자의 상품을 구매해도 차이가 없습니다
11. Python NumPy에서 np.newaxis 사용법
    np. newaxis는 None과 동일하지만 의미적으로 더 명확합니다. 새로운 차원을 삽입할 위치를 명확하게 표시하여 코드를 더욱 이해하기 쉽게 만들어줍니다.1. 배열에 차원 추가하기2. 브로드캐스팅 활용하기3. 행렬 곱셈
12. NumPy에서 flatten과 ravel 함수의 차이점
    NumPy에서 flatten과 ravel 함수는 모두 다차원 배열을 1차원 배열로 변환하는 데 사용됩니다. 하지만 두 함수는 다음과 같은 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.2. 주요 차이점3. 예시4. 결론flatten과 ravel 함수는 모두 다차원 배열을 1차원 배열로 변환하는 데 사용할 수 있지만
13. Python, NumPy, 다차원 배열에서 특정 항목의 발생 횟수를 세는 방법
    해결 방법:다음은 Python, NumPy 및 다차원 배열을 사용하여 특정 항목의 발생 횟수를 세는 몇 가지 방법입니다.1. numpy. count_nonzero() 사용:numpy. count_nonzero() 함수는 배열에서 0이 아닌 값의 개수를 계산합니다