Python(파이썬) Numpy(넘파이)의 boolean연산과 배열 연산,Broadcasting(브로드캐스팅) scoli() boolean 연산 넘파이 boolean 연산에서는 and,or가 아닌 &와 |로 사용합니다. 1차원 배열 연산 2차원 배열 연산 각 요소마다 연산이 수행되는 Broadcasting(브로드캐스팅) Numpy 2021.12.02
Python(파이썬) Numpy(넘파이)의 Slicing 데이터 변경 주의할 점과 copy복사하기 슬라이싱해서, Z변수에 담아서 처리하면, 원본 X를 공유하게 됩니다. 그래서 이럴 경우엔 복사해서 사용하는 방법이 있습니다. copy함수 사용 두가지 방법 1. 2. Numpy 2021.12.01
Python(파이썬) Numpy(넘파이)의 Slicing (잘라서 가져오기) 1차원 Slicing 잘라서 원하는 부분만 가져오기 ndarray [ 시작 : 끝 ] 다차원 Slicing 잘라서 원하는 부분만 가져오기 ndarray [ 행시작 : 행끝 , 열시작 : 열끝 ] 만약 X의 첫번째 열과 네번째 열만 가져온다면? Numpy 2021.12.01
Python(파이썬) Numpy(넘파이)의 항목 추가 np.append와 np.insert np.append 이용해서 데이터 추가 np.append 이용해서 다른 배열 추가 행 추가 열 추가 np.insert를 이용해서 원하는 위치에 데이터 추가 np.insert 이용해서 원하는 위치에 다른 배열 추가 행 추가 열추가 Numpy 2021.11.29
Python(파이썬) Numpy(넘파이)의 항목 삭제 np.delete 1차원 배열 항목 삭제 다차원 배열 행과 열 삭제 원소를 삭제하면 행렬이 무너지므로 주의 해당 요소만 집어서 삭제 0번째와 3번째 행이 삭제 됐다. Numpy 2021.11.29
Python(파이썬) Numpy(넘파이)의 랜덤값 배열과 정규분포 랜덤값으로 채워진 배열을 만들 수 있습니다. 시작하기전에 import random을 먼저 선언해줘야 합니다. 시작값과 끝값을 줄 수도 있습니다. 정규분포를 만족하는 랜덤값으로 채우기 np.random.normal(mean, standard deviation, size=shape) (평균,표준편차,행렬의차원) 정규분포 (가우시안 분포) 키 분포로 예시를 들겠습니다. Numpy 2021.11.29
Python(파이썬) Numpy(넘파이)의 차원 변경 reshape reshape를 이용하면 이렇게 1차원 배열을 얻은 후, 이것을 가지고 여러 차원으로 만들 수 있습니다. 위 예제처럼 여러 단계 거치지 않고 한번에 원하는 다차원 배열 만드는 방법도 있습니다. Numpy 2021.11.29
Python(파이썬) Numpy(넘파이)의 arange 정수,실수 얻기 arange로 정수 얻기 arange로 실수 얻기 endpoint 는 두번째 숫자 stop부분에 있는 숫자를 포함할지 안할지를 정해주는 문 입니다. 디폴트 값이 True로 되어 있기 때문에 안적은것과 endpoint=True로 적은 것이 결과가 같고 endpoint=False라고 한건 25를 포함하지 않기 때문에 결과 값이 달라집니다. Numpy 2021.11.29
