승자의 강점은 타고난 출생, 높은 지능, 뛰어난 실력에 있지 않다. 승자의 강점은 소질이나 재능이 아닌 오직 태도에 있다. 태도를 보면 그 사람의 성공을 가늠할 수 있는데 이런 태도는 아무리 많은 돈을 주어도 살수 있는 것이 아니다. - 데니스 웨이트리(Denis Waitley), The winner's edge에서
할 수 있다고 생각하는 것은 태도이며, 실제로 해내는 것은 실력입니다. 성공을 위해서는 태도와 실력이 모두 필요합니다. 그 중 하나를 꼽으라면 저는 태도를 꼽습니다. 태도가 좋으면 언젠가는 실력도 좋아질 수 있기 때문입니다.
나는 고통의 깊은 구렁을 지나왔어요. 그러나 청소년 때부터의 당신에 대한 나의 깊은 사랑이 아니었으면 내가 어떻게 지나왔겠어요? 어떻게 그런 일이 일어났는지 이해할 수가 없어요. 루스벨트 고등학교에서 가장 머리가 좋고, 가장 아름답고, 가장 인기 있는 여학생이 어떻게 자기의 일생을 나와 같은 남자와 함께 보내기로 선택을 했을까?
- 어빈 얄롬, 매릴린 얄롬의 《얄롬 박사 부부의 마지막 일상》 중에서 -
* 이유도 잘 모르고 딱히 기억도 할 수 없지만 서로 만나 사랑하기로 약속하고 태어나 만난 그런 사이가 있습니다. 그러니 그 푸릇한 젊은 시절 한눈에 알아보고 사랑에 빠져 한 평생을 살아오는 것이 아니겠습니까? 경험도 부족하고 판단력도 미숙할 때 어찌 일평생을 거는 결정을 할 수 있었을까요. 그것은 필시 영혼의 약속이 있었기에 가능한 것 아니겠습니까?
두려워 마라. 베이비 루스는 홈런왕이자 삼진왕이기도 했다는 사실을 기억하라. 성공하려면 울타리 너머로 공을 날려 보내야 한다. 세상은 삼진왕이 아니라 홈런왕을 기억할 뿐이다. 위험을 무릅쓰지 않는 삶이야말로 가장 위험한 삶이다. 툭툭 털고 일어나 두 배로 노력해야 한다는 결심이 서지 않는다면 당신은 실패조차 못해 본 사람이다. - 스티브 케이스, 레볼루션 LLC CEO
두려움에 맞서려면 실패를 축하하는 법을 배워야 합니다. 안전지대에 머무른다면 거절당할 일이 없습니다. 도전하지 않으니 실패할 일도 없는 셈입니다. 실패할 가능성이 있는 일을 할 용기가 있다는 것만으로도 축하 받을 자격이 있습니다. 시도만으로도 이미 무언가를 이룬 것이나 다름없습니다.
몸은 눈에 형상으로 보이니 실체라도 있는 것처럼 느끼기라도 한다. 하지만 마음은 그런 실체조차도 없다. 더더욱 타인에겐 없는 영역에 가깝다. 그런 마음을 우리는 움켜쥐고 산다. 살펴보면 나라는 것의 주체가 마음이라고 할 정도로 나라고 하는 존재에 있어 지배력이 엄청나다.
- 박종구의 《철부지의 삶, 개똥철학이 있어 좋다》 중에서 -
* 마음은 둘입니다. 큰 마음과 작은 마음. 큰 마음은 '우주심'(宇宙心)이라 하고, 작은 마음은 '자아'(自我) 또는'에고'(Ego)라고도 합니다. 우리는 늘상 에고로 살다 가끔 우주심이 되기도 합니다. 우주심은 작은 마음을 내려놓고 침묵할 때 드러납니다. 경이로운 자연 앞에서 숨이 멎을 때, 너무 놀라 말문이 막힐 때, 분석적 좌뇌가 기능을 멈출 때, 비로소 만납니다.
ndarray는 fixed-size homogeneous multidimensional array 정도로 이해할 수 있으며, 기본적으로 vectorization과 broadcasting을 지원한다.
Python에서 제공하는list,tuple등의 시퀀스 자료형은 서로 다른 데이터타입을 저장할 수 있고(heterogeneous sequence), 크기가 자동으로 커질 수 있다. 반면에ndarray는 성능향상을 위해 같은 데이터타입만을 요소로 가질 수 있고, 크기 역시 고정되어 있다. 만약 크기를 변경하면 새로 메모리에 할당되고 이전 값은 삭제된다.
# https://wikidocs.net/14606
import numpy as np
print("x는 float64를 요소타입으로 갖는 크기 3의 1차원 배열이다.")
x = np.array((0.1,0.2,0.3))
print(x)
print(x.shape) # 차원 : 1자원 배열의 shape는 (m,)
print(x.dtype) # 요소 타입 : float64
print("y는 int32를 요소 타입으로 하는 (2,3) 크기의 2차원 배열이다.")
y = np.array(((1,2,3),(4,5,6)))
print(y)
print(y.shape) # 차원 : 2자원 배열의 shape는 (m,n) 3차원은 (p,q,r)
print(y.dtype) # 요소 타입 : int32
print("생성시 입력된 값을 통해 dtype을 추천하는데, 강제로 지정하는 것은 다음과 같다.")
z = np.array([1,2,3],dtype='float64')
print(z)
print(z.shape)
print(z.dtype)
"""_summary_
ndarray의 중요 속성을 정리하면 다음과 같다.
shape : 배열의 형태
dtype : 요소의 데이터 타입, int32, float32 등등
ndim : 차원수. x.ndim = 1, y.ndim=2 등이며 len(x.shape) 와 동일
size : 요소의 개수. shape의 모든 값의 곱. x.size = 3, y.size=6 등
itemsize : 요소 데이터 타입의 크기(byte 단위), x.itemsize=8 등
data : 실제 데이터. 직접 사용자가 접근할 필요는 없음
"""
print("초기화 관련 편의함수")
Y = np.zeros((3,3))
print(Y)
Y = np.ones((3,3),dtype='int32')
Z = np.empty((3,3))
print("\n미리 크기지정없이 순차적으로 만들때, 크기 0인 배열을 생성하고 append()를 수행")
A = np.array([])
for i in range(3):
A = np.append(A,[1,2,3])
print(A)
print("단순한 시퀀스는 range() 함수의 실수버전인 arange(from,to,step)이나 \nlinspace(from,to,npoints)를 사용하면 편리하다. \n또한 단위행렬을 위한 eye(n) 함수를 제공한다.")
print(np.arange(1,2,0.1))
#array([ 1. , 1.1, 1.2, 1.3, 1.4, 1.5, 1.6, 1.7, 1.8, 1.9])
print(np.arange(10)) # start, step 생략가능. 정수로 생성
#array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
print(np.arange(10.)) # start, step 생략가능. 실수로 생성
#array([ 0., 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9.])
print(np.linspace(0.,20.,11))
#array([ 0., 2., 4., ..., 16., 18., 20.])
print(np.eye(3))
#array([[ 1., 0., 0.],
# [ 0., 1., 0.],
# [ 0., 0., 1.]])
print("\n\nshape과 dtype 변경")
msg = "ndarray는 고정된 크기를 유지하면서 shape을 변경할 수 있다. 예를 들어 크기 9의 1차원 배열을 3*3 2차원 배열로 바꿀 수 있다. \n이때 사용하는 함수는 reshape() 인데 함수 또는 메쏘드 형태로 제공한다."
print(msg)
X = np.arange(0,9,1.)
print(X)
Y = np.reshape(X,(3,3)) # 또는 Y=X.reshape((3,3))
print(Y)
#만약 자기 자신을 대상을 변경하면 shape 속성을 강제로 변경하면 된다.
X.shape = (3,3)
print(X)
print("astype() 메쏘드를 사용하면 배열에서 dtype을 바꿀 수 있다.")
a = np.arange(3);
a.astype(int) # a.astype('int34') 와 동일
a.astype('int34')
a.astype('int64')
a.astype(float) # a.astype('float64')
a.astype('float32')
a.astype('float64')
print(a)
