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먼저 다음과 같은 문장이 있다고 하자.

sample = 'I will go.'

위의 문장을 구성하는 알파벳 중에서 중복되지 않는 고유한 알파벳만을 추출하면..

uniq_chars = set(sample) # {'w', ' ', 'o', 'i', 'l', '.', 'g', 'I'}

위의 추출된 결과는 set이므로 이를 list로 만들면..

idx2char = list(uniq_chars) # ['w', ' ', 'o', 'i', 'l', '.', 'g', 'I']

인덱스 값을 Value로, 해당 인덱스의 알파벳을 Key로 구성된 데이터는 다음처럼 얻을 수 있다.

char2idx = {c: i for i, c in enumerate(idx2char)} # {'w': 0, ' ': 1, 'o': 2, 'i': 3, 'l': 4, '.': 5, 'g': 6, 'I': 7}

이제 처음 문장(sample 변수)을 인덱스 값으로 구성된 list는 다음과 같다.

sample_idx = [char2idx[c] for c in sample] # [7, 1, 0, 3, 4, 4, 1, 6, 2, 5]

넘파이의 sum 함수를 예로 axis의 값에 따라 어떻게 연산이 처리되는지를 시각화해 본다.

먼저 x는 다음과 같다.

x = np.array([
    [ 1,  2,  3,  4],
    [ 5,  6,  7,  8],
    [ 9, 10, 11, 12],
])

위의 x를 행렬로 시각화 하면 다음과 같다.

이 x에 대한 axis=0으로 한 sum 함수에 대한 코드는 다음과 같으며 그 결과는 바로 다음의 그림과 같다.

np.sum(x, axis=0)

이 x에 대한 axis=1으로 한 sum 함수에 대한 코드는 다음과 같으며 그 결과는 바로 다음의 그림과 같다.

np.sum(x, axis=1)