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개발학습일지
1차원 배열 = 벡터 (Vector) 2차원 배열 = 행렬 (Matrix) 3 행 4 열 짜리, 0으로 되어있는 행렬 만들기 - np.zeros(행, 열) 함수 사용 # 한개의 숫자만 입력 np.zeros( 5 ) # array([0., 0., 0., 0., 0.]) # 3 행 4열 만들기 np.zeros( (3,4) ) #array([[0., 0., 0., 0.], # [0., 0., 0., 0.], # [0., 0., 0., 0.]]) 3 행 5 열 짜리, 1으로 되어있는 행렬 만들기 - np.ones(행, 열) 함수 사용 # 한개의 숫자만 입력 np.ones(7) # array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]) # 3 행 5열 만들기 np.ones((3,5)) #array([[1..
Numpy 함수 - size x # array([99, 90, 75, 66, 98]) x.size # 5 - shape : 차원과 크기 파악 -> 넘파이 배열의 차원과 각 차원의 크기를 튜플 형태로 반환 x # array([99, 90, 75, 66, 98]) x.shape # (5,) - dtype : 저장하고 있는 데이터 타입 반환 x # array([99, 90, 75, 66, 98]) x.dtype # dtype('int32') - sum : 모든 차원의 데이터를 합한 값 x # array([99, 90, 75, 66, 98]) x.sum() # 428 - mean / std : 평균과 표준 편차 x # array([99, 90, 75, 66, 98]) x.mean() # 85.6 x.std() ..
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NUMPY BASICS NumPy는 다차원 배열을 처리할 수 있는 선형대수학(Linear Algebra) 라이브러리 다음이 실행이 안되면 아나콘다프롬프트에서 conda install numpy 를 실행하여 설치한다 - import numpy as np import numpy as np # np 는 넘파이를 줄여서 사용 할 때 사용한다(약칭) # 배열을 그림으로 확인해보자 # 넘파이 1차원 배열은 벡터(Vector)라고도 부르고 변수로 사용할때 보통 소문자로 쓴다 # 2차원 배열은 행렬(Matrix)이라고도 부르고 변수로 사용할때 보통 대문자로 쓴다 어레이 리스트를 만들어 준다 - 넘파이 를 사용하여 1차원 배열 만들기 score_list = [99, 90, 75, 66, 98] x = np.array(s..