넘파이
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Python: numpy 라이브러리 정리(indexing, slicing, 정규분포 난수)Python 2021. 5. 30. 21:13
데이터 처리 시 리스트 간의 다양한 연산이 필요하지만 파이썬 기본 리스트는 이러한 기능이 부족하며 연산 속도도 빠르지 않다. 넘파이는 파이썬에서 수치 데이터를 다루는 가장 기본적이고 강력한 패키지로써 pandas, scikit-learn, tensorflow등이 넘파이 위에서 동작한다. 넘파이는 ndarray를 사용하는데 이는 C 언어에 기반한 배열 구조로써 메모리를 적게 차지하며 속도가 빠르다. 또한 고급 연산자와 풍부한 함수를 제공한다. 1. 다차원 배열(ndarray)의 속성 # ndarray를 이용한 연산 import numpy as np a = np.array(range(1, 11)) b = np.array(range(10, 20)) print(a) print(b) print(a+b) print..
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데이터 사이언스: numpy 연산과 통계 값들 구하기(표준편차, 분산, 평균, 중앙값...)데이터 사이언스 2020. 7. 18. 19:45
기존 파이썬 리스트의 연산과는 달리 numpy 배열의 연산은 배열 원소들간의 사칙 연산입니다. 각 위치마다 정해진 값을 따로 연산하기 때문에 numpy배열의 모양(shape)이 다른 경우에는 연산이 되지 않아 오류가 뜹니다. 따라서 numpy배열끼리의 사칙연산을 코딩하기 위해서는 우선적으로 각 배열의 shape을 확인하여야 합니다. import numpy as np x = np.arange(10) y = np.arange(10,20) print(x) print(y) [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [10 11 12 13 14 15 16 17 18 19] numpy 라이브러리를 추가해주고 리스트 x와 y를 만들어줍시다. x + 2 array([ 2, 3, 4, 5, 6,..
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데이터 사이언스: numpy 기본사용법과 인덱싱(Indexing) 공부하기!데이터 사이언스 2020. 7. 18. 04:13
numpy란? numpy는 행렬이나 일반적으로 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리할 수 있도록 지원을 해주는 파이썬의 라이브러리이다. import numpy as np np_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) np_array array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) numpy를 사용하기 위해서 import numpy as np를 해줍니다. 주로 numpy를 매번 쓰기 힘드니까 편하게 np라고 선언해줍니다. (국룰입니다) np_array.shape = (2, 3) np_array array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) (2, 3)의 크기로 행렬을 재배치해서 나타냅니다. np_array.shape = (m,n)이라 할 때, np_a..