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Python/Numpy3

[Python] Numpy 연산, 배열합치기, 브로드캐스팅 Numpy 연산의 특징반복문을 사용하지 않고도 내부적으로 연산이 가능하다.벡터의 같은 인덱스에 위치한 원소들끼리 연산을 수행하는 벡터화 계산을 지원Shape이 다른 배열간 연산을 자동으로 지원하는 브로드캐스팅(Broadcasting) 기능이 있다. Numpy 연산Numpy로 만든 배열의 연산이다.+, -, *, / 다 되고, 같은 인덱스에 있는 요소끼리 연산된다.   ▼사칙연산0번, 1번, 2번 인덱스끼리 연산이 되었다.   ▼sqrt, exp sqrt : 제곱근을 구해준다.exp : 지수함수 계산  배열 합치기hstack : 수평 합치기vstack : 수직 합치기column_stack : 열 기준 합치기 배열 나누기hsplit : 수평 분할vsplit : 수직 분할  브로드 캐스팅 - 서로 다른 크기의.. 2024. 12. 18.
[Python] Numpy reshape(), resize() Numpy 배열형태 변경 방법으로는 reshape()와 resize가 있다.  ▼ reshape() -  np.reshape(배열, (행, 열)) - 배열의 형태를 변경하지만, 기존 배열의 데이터 크기를 유지 - 새롭게 지정한 shape의 총 원소개수는 기존 배열의 원소개수와 같아야한다.   ( 동일하지 않으면  오류)행 또는 열에 -1을 넣은 경우?np.reshape(arr, (-1, 3) 또는 np.reshape(arr, (3, -1)위와 같이 넣는 경우가 있다.행에 넣은 경우입력된 열에 맞춰서 배열이 자동생성된다.열에 넣은 경우입력된 행에 맞춰서 배열이 자동생성된다.▼ resize() - np.resize(배열, (행, 열)) - 배열의 형태를 변경하면서, 새로운 크기에 맞게 배열을 조정 - 새 s.. 2024. 12. 16.
[Python] Numpy 속성확인, 배열생성 메서드, 인덱싱 Numpy ( Numerical Python ) 다차원 배열(ndarray)과 수치계산을 효율적으로 처리하기위한 라이브러리배열의 형태, 크기, 데이터 타입을 지정할 수 있다.크기가 다른 배열간에도 연산이 가능하도록 자동으로 크기를 맞춘다.필요한 때,크롤링 데이터에서 수치계산이 필요할 때데이터 배열 연산이나 변환이 필요할 때  Ndarray 타입N-dimension array의 약자. 다차원 배열을 의미한다.## 배열은 동일한 자료형으로 통일되어야한다. numpy를 import해서 가져오고일반적인 이차원리스트를 ndarray타입의 배열로 바꿔주었다.▼ 결과[[1 2 3] [ 4 5 6]]type(b)로 type을 확인한다면, numpy.ndarray를 확인할 수 있다.  ▼ 배열의 속성 확인 ▼ 배열 접근.. 2024. 12. 16.

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