🎲넘파이

데이터는 숫자들의 배열로 이루어져 있습니다. 예를 들면, 이미지는 2차원 배열 데이터로 구성됩니다. 즉, 숫자 배열로 된 데이터를 처리하는 절차는 데이터 과학의 가장 기본이 됩니다. 오늘은 배열 데이터를 다룰 수 있는 파이썬 라이브러리인 넘파이(Numpy)의 개념과 기

💡오늘 배울 내용 넘파이(Numpy)와 N차원 배열 생성 두번째 시간입니다. 형식이 정해진 N차원 배열과 특정 범위의 값을 가지는 N차원 배열 생성을 함께 공부해보겠습니다. np.zeros() np.ones() np.full() np.eye() np.zerosli

임의의 수로 N차원 배열을 만들 수 있습니다. numpy에서 제공하는 random모듈(numpy.random)을 이용하면 되는데요. 난수 생성과 n차원 배열 생성에 대해 알아봅시다. 또한 seed값을 통해 난수생성을 제어해 봅시다.np.random.normal()np.

생성한 배열의 원소들에 접근하는 다양한 방법을 알아봅시다. 단순히 원소에 접근하는 방법부터, Fancy Indexing과 Boolean Indexing을 포함합니다.Indexing 인덱싱Fancy Indexing 팬시 인덱싱Boolean Indexing 불 인덱싱배열의

넘파이로 만들어낸 배열을 연산하는 방법에 대해 알아봅시다. 사칙연산 제곱 제곱근 몫 나머지내적 연산 dot product절댓값 올림 내림 버림 반올림배열에서 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 연산은 각 원소끼리의 연산을 의미합니다.두 2차원 배열 arr1과 arr2를 사칙연

앞서 배웠던 N차원 배열의 연산(1)에 이어, Numpy의 ndarray에 적용할 수 있는 연산을 배워봅시다.최솟값 최댓값 평균 표준편차원소 합 누적 합 중앙값삼각함수 sin cos tan비교연산자를 이용한 배열 연산최댓값과 최솟값을 구하는 함수를 익히기 전해, axi

넘파이에서 서로 다른 모양(shape)의 배열도 일정 조건을 만족하면 연산할 수 있는데, 이 똑똑한 기능을 브로드캐스팅(Broadcasting)이라고 합니다. 브로드캐스팅1\. 원소가 하나인 배열은 어떤 배열이나 브로드캐스팅이 가능2\. 하나의 배열이 1차원 배열인 경

여러 기준으로 배열을 정렬 할 수 있습니다. 오늘은 1차원 배열과 2차원 배열을 정렬하는 Numpy 함수들을 알아봅시다.오름차순과 내림차순으로 1차원 배열을 정렬할 수 있습니다. 위의 예제는 10부터 9까지의 정수 10개를 뽑아 배열 arr에 저장해 놓고, 오름차순으로

1차원 배열을 2차원으로 변경하거나, 1차원 배열을 3차원 배열 등으로 변경할 수 있습니다. 이처럼 shape을 변화시키는 방법을 배워봅시다.1차원 배열의 shape을 2차원으로 변경하거나, 1차원 배열의 shape을 3차원으로 변경하려고 할때, Numpy 라이브러리에

어느새 넘파이의 거의 마지막 부분을 달리고 있습니다. 오늘은 n차원 배열에서의 형태 변경 두번째 시간으로, 차원을 확대하고 축소하는 함수를 공부해봅시다. 역시 axis가 중요 매개변수로 활용됩니다. 또한 기초 선형대수에서 배웠던 전치행렬을 쉽게 연산하는 방법을 배워봅시

n차원 배열의 병합입니다. 오늘은 배열에 원소를 추가하거나 삭제하는 법, 두 배열을 병합하고 분할하는 방법에 대해 배워봅시다.