numpy

더하기 : +, add()빼기 : -, subtract()나누기 : /, divide()ㅁ곱하기 : \*, multiply()지수곱 표현 : exp()제곱근 : sqrt()로그 : log()내적(행렬곱) : dot()지수(exponent) : 부동 소수점으로 숫자를 표

Numpy 배열 연산 집계 함수 Numpy 배열에 대해 집계 함수를 적용할 때는 반드시 axis로 설정된 기준에 따라 연산 수행 별도로 값을 지정하지 않으면 기본값은 axis = None으로 지정 axis axis = None 전체

요소들에 대한 연산을 벡터 연산으로 처리하면 일반적인 for반복문으로 연산 작업을 처리 하는 것보다 월등히 뛰어난 처리 속도로 효율적인 작업 가능sort(axis = -1) 메서드 : axis를 기준으로 요소를 오름차순 정렬기본값(axis = -1) : 현재 배열의 마

인덱싱, 슬라이싱을 통해 반환된 배열은 원본 배열에 대해 독립적인 새로운 객체가 아닌 원본 배열과 종속적인 객체원본과 독립적인 복사본인 배열을 생성 : arr.copy() / np.copy(arr)(얕은복사) : a를 복사한 b는 a의 주소를 공유하기 때문에 b를 수정