# numpy

16개의 포스트
post-thumbnail

[빅데이터 시스템] Numpy

mathematical operations 부족, speed가 늦음Numeric PythonAlternative to python list : numpy ArrayCalculations over entire arraysEasy and fastslice가 된 이후에는 인

2020년 9월 18일
·
0개의 댓글

머신러닝 독학하기 - 로지스틱 회귀

로지스틱 회귀가 무엇인지 알아보았습니다.

2020년 9월 16일
·
0개의 댓글

파이썬 Tips

딥러닝 공부 시작하면서 공부하는 파이썬 소소한 팁list comprehensionzip + reduce 사용하자( enumerate, zip, for loop 속도 측정)3.94 µs ± 905 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs,

2020년 9월 1일
·
0개의 댓글

ndarray 다루기

TIL 20200824

2020년 8월 24일
·
0개의 댓글

NumPy 개요

TIL 20200823

2020년 8월 23일
·
0개의 댓글

python/Data

numpy 데이터를 저장하고 불러오는 기본적인 코드

2020년 8월 13일
·
0개의 댓글

python/convert key to key_down or key_up

get_key 배열을 get_key_down()이나 get_key_up()으로 바꾸는 함수

2020년 8월 6일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[TIL] Python numpy, list : June 15, 2020

업무상 데이터를 확인할 간단한 프로그램이 필요하여 직접 코드를 작성하여 확인을 진행해보려고 도전하는 중에 신기한 경험(?), 중요한 경험(?)이 된 것 같은 기분이라 대략적인 내용을 적어볼까 한다.직접 코드를 작성해본 프로그램에 대해 간단하게 적어보자면, 1~20000

2020년 6월 15일
·
0개의 댓글
post-thumbnail

[TIL] 200326 thur - 의미있는 아침

오늘은 처음으로 미라클 모닝을 하였다. 아침에 조금이라도 일찍 일어나기 힘든 사람이지만 최근에 읽은 책을 읽고 아침의 시간을 소중히 보내기로 했다. 시작에는 효과가 미약하지만 더나은 내가 될 수 있을 거라고 믿는다. 오늘의 계획 부스트코스 - 머신러닝을 위한 Pyth

2020년 3월 26일
·
0개의 댓글

Python - (Numpy)

Numerical Python = NumpyMatrix 와 Vector와 같은 Array 연산의 표준반복문 없이 Array나 List 데이터 처리를 해준다.선형대수 계산에 능하다.하나의 데이터타입만 Array에 만들 수 있다.

2020년 3월 19일
·
0개의 댓글

Serverless에서 Python Lambda 생성 및 배포하기

1. Serverless-python-requirements 앞 글에서 말했다시피 Serverless에서 Python을 사용하기에는 복잡한 과정이 많다. (한번 시도해봐야할 부분임) 이러한 복잡함을 다들 느꼈는지 Serverless Framework의 Plugin중 Python Requirements라는 Plugin이 등장했다. 이번 글에서는 이 Pl...

2020년 1월 30일
·
0개의 댓글

Python NumPy

Numpy는 numerical + python의 약자로 과학계산을 위한 파이썬 라이브러리이며, 다차원 배열을 처리하는데 필요한 계산을 위한 라이브러리로서 그에 필요한 기능들을 제공하고 있다. numpy 설치 numpy 배열 최댓값/최솟값 평균값/중앙값 표준편차/분산 numpy로 배열에서 20000 이하 찾기

2019년 10월 6일
·
0개의 댓글

파이썬 학습 링크 모음

Last Updated: Sep 18, 2019 This post will be going to update consistently. Python 3.0 https://github.com/Akuli/python-tutorial https://github.com/tuvtran/project-based-learning#python https://docs.py...

2019년 9월 3일
·
0개의 댓글