numpy
-
학교 수업시간에 numpy를 배웠다. 사실 이미 공모전이나 프로젝트 등 다양한 곳에서 판다스나 넘파이를 적용해 왔는데 그때그때 필요한 것을 공부해서 적용했었을 뿐 제대로 누군가에게 배우는 것은 처음이다. 따라서 배운 내용을 간단하게나마 요약해 보고자 한다. 1. 넘파이 배열 객체 다루기 넘파이 배열의 특징 배열의 모든 구성요소에 값이 존재해야 함 동적 타이핑 지원 x 하나의 데이터 타입만 사용 각 값의 메모리 크기가 동일 # 패키기 불러오기 import numpy as np import sys test_array = np.array([1, 4, 5,8], dtype = float) test_array array([1., 4., 5., 8.]) 2. 인덱싱과 슬라이싱 x = np.array([[1, 2, ..
Numpy 기본학교 수업시간에 numpy를 배웠다. 사실 이미 공모전이나 프로젝트 등 다양한 곳에서 판다스나 넘파이를 적용해 왔는데 그때그때 필요한 것을 공부해서 적용했었을 뿐 제대로 누군가에게 배우는 것은 처음이다. 따라서 배운 내용을 간단하게나마 요약해 보고자 한다. 1. 넘파이 배열 객체 다루기 넘파이 배열의 특징 배열의 모든 구성요소에 값이 존재해야 함 동적 타이핑 지원 x 하나의 데이터 타입만 사용 각 값의 메모리 크기가 동일 # 패키기 불러오기 import numpy as np import sys test_array = np.array([1, 4, 5,8], dtype = float) test_array array([1., 4., 5., 8.]) 2. 인덱싱과 슬라이싱 x = np.array([[1, 2, ..
2023.10.28 -
axis에 대해서 조금 더 자세히 알아보자 axis를 행과 열이라고 알고 있는 사람들이 많다. 사실 완전히 틀린말은 아니지만 엄밀히 말하면 다르다. axis는 축이 지 행과 열이 아니다. 2차원 ndarray에서는 행과 열이 축이 되겠지만 다차원에서는 행과 열만이 축이 되지 않기 때문에 일정수준 머신러닝과 딥러닝을 공부했다면 차이를 알고 있어야 한다. 아래 사진을 보자 가장 왼쪽에 있는 3×3 형태의 2차원 ndarray는 두개의 축을 가지고 있다. axis=0
넘파이 ndarray의 axis축(axis≠행열)axis에 대해서 조금 더 자세히 알아보자 axis를 행과 열이라고 알고 있는 사람들이 많다. 사실 완전히 틀린말은 아니지만 엄밀히 말하면 다르다. axis는 축이 지 행과 열이 아니다. 2차원 ndarray에서는 행과 열이 축이 되겠지만 다차원에서는 행과 열만이 축이 되지 않기 때문에 일정수준 머신러닝과 딥러닝을 공부했다면 차이를 알고 있어야 한다. 아래 사진을 보자 가장 왼쪽에 있는 3×3 형태의 2차원 ndarray는 두개의 축을 가지고 있다. axis=0
2022.07.27 -
numpy에 대해 알아보자 numpy의 기본 단위는 ndarray 객체이다. ndarray란!? ndarray: n차원(Dimension) 배열(Array)객체 라는 뜻으로 numpy의 기본 단위다. 차원은 n차원으로 이루어져있는데 n차원은 n-1차원을 기본 단위로 갖는 특성을 가지고 있다. 다음은 ndarray의 기본적인 특징이다. Ndarray내의 데이터 값은 숫자, 문자, 불 값 등이 모두 가능하다. 숫자형의 경우 int형과 unisigned int형(8, 16, 32bit) 그리고 float형 도 가능하고 이보다 더 큰 숫자 값이나 정밀도를 위해 complex 타입도 제공한다. Ndarray내의 데이터 값은 그 연산의 특성상 같은 데이터 타입만 가능하다. 즉, 한개의 ndarray 객체에 int와..
numpy 개요(ndarray와 배열의 타입)numpy에 대해 알아보자 numpy의 기본 단위는 ndarray 객체이다. ndarray란!? ndarray: n차원(Dimension) 배열(Array)객체 라는 뜻으로 numpy의 기본 단위다. 차원은 n차원으로 이루어져있는데 n차원은 n-1차원을 기본 단위로 갖는 특성을 가지고 있다. 다음은 ndarray의 기본적인 특징이다. Ndarray내의 데이터 값은 숫자, 문자, 불 값 등이 모두 가능하다. 숫자형의 경우 int형과 unisigned int형(8, 16, 32bit) 그리고 float형 도 가능하고 이보다 더 큰 숫자 값이나 정밀도를 위해 complex 타입도 제공한다. Ndarray내의 데이터 값은 그 연산의 특성상 같은 데이터 타입만 가능하다. 즉, 한개의 ndarray 객체에 int와..
2022.07.27