파이썬(Python) 범범조조 2022. 2. 18. 21:49
참조 https://colab.research.google.com/drive/1qEBbLwNJ0FZA6h1BWHm5wu4mrJhbg3ty?usp=sharing 배열 연산 NumPy의 배열 연산은 벡터화 연산을 사용 일반적으로 NumPy의 범용 함수(universal functions) 를 통해 구현 배열 요소에 대한 반복적인 계산을 효율적으로 수행 브로드캐스팅(Broadcasting) import numpy as np a1 = np.array([1, 2, 3]) print(a1) print(a1 + 5) a2 = np.arange(1, 10).reshape(3, 3) print(a2) print(a1 + a2) b2 = np.array([1, 2, 3]).reshape(3, 1) print(b2) pri..
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파이썬(Python) 범범조조 2022. 2. 18. 19:48
참조 https://colab.research.google.com/drive/1qEBbLwNJ0FZA6h1BWHm5wu4mrJhbg3ty?usp=sharing 배열 전치 및 축 변경 import numpy as np # 1차원 a1 = np.array([1,2,3,4,5]) # 2차원 a2 = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) # 3차원 a3 = np.array([ [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ], [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ], [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] ]) print(a2) print(a2.T) # 배열 전치 print(a3) print(a3.T) print(a2..
파이썬(Python) 범범조조 2022. 2. 18. 18:47
참조 https://colab.research.google.com/drive/1qEBbLwNJ0FZA6h1BWHm5wu4mrJhbg3ty?usp=sharing 배열 값 삽입 insert() : 배열의 특정 위치에 값 삽입 axix를 지정하지 않으면 1차원 배열로 변환 추가할 방향을 axis로 지정 원본 배열 변경없이 새로운 배열 반환 import numpy as np # 1차원 a1 = np.array([1,2,3,4,5]) # 2차원 a2 = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) # 3차원 a3 = np.array([ [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ], [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ], [ [1, 2, 3], ..
파이썬(Python) 범범조조 2022. 2. 18. 17:46
참조 https://colab.research.google.com/drive/1qEBbLwNJ0FZA6h1BWHm5wu4mrJhbg3ty?usp=sharing 배열 속성 정보 import numpy as np def array_info(array): print(array) print("ndim:", array.ndim) print("shape:", array.shape) print("type:", array.dtype) print("size:", array.size) print("itemsize:", array.itemsize) print("nbytes:", array.nbytes) print("strides:", array.strides) # 하나의 요소를 넘어가기 위한 단위 # 1차원 a1 = np...
파이썬(Python) 범범조조 2022. 2. 18. 17:02
참조 https://colab.research.google.com/drive/1qEBbLwNJ0FZA6h1BWHm5wu4mrJhbg3ty?usp=sharing NumPy 특징 Numerical Python의 약자 고성능 과학 계산용 패키지로 강력한 N차원 배열 객체 범용적 데이터 처리에 사용 가능한 다차원 컨테이너 정교한 브로드캐스팅(broadcasting) 기능 파이썬의 자료형 list와 비슷하지만, 더 빠르고 메모리를 효율적으로 관리 반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리를 지원하여 빠르고 편리 데이터 과학 도구에 대한 생태계의 핵심을 이루고 있음 import numpy as np print(np.__version__) 1.22.2 리스트로 배열 만들기 1차원, 2차원, 3차원 배열 numpy로 만들기..