머신러닝(MachineLearning)/넘파이(NumPy) 2

넘파이(NumPy) - 인덱싱과 행렬에서의 활용

특정한 데이터만 추출하기 원하는 위치의 인덱스 값을 지정하면 해당 위치의 데이터가 반환된다. import numpy as np # 1부터 9까지 1차원 ndarray 생성 array1 = np.arange(start=1, stop=10) # index는 0부터 시작하므로 3번째 값의 index는 2 print('세 번째 값:', array1[2]) 실행 결과 세 번째 값: 3 슬라이싱(Slicing) 슬라이싱은 ndarray의 연속된 값들을 추출하는 방식이다. ':' 기호의 양 옆에 시작 인덱스와 종료 인덱스를 표시하면 시작 인덱스부터 종료 인덱스 -1위치에 있는 데이터의 ndarray를 반환한다. # array1의 두 번째 값부터 일곱 번째 값 출력하기 print(array1[1:7]) 실행 결과 [2..

ndarray 생성하기

NumPy는 파이썬에서 선형대수 기반의 프로그램을 쉽게 만들 수 있도록 지원하는 대표적인 패키지이다. 넘파이 모듈 임포트하기 import numpy as pd array(), shape 넘파이의 array()함수는 파이썬의 리스트와 같이 인자를 입력받아 ndarray의 타입으로 변환해준다. 생성된 ndarray 배열의 shape 변수는 ndarray의 크기(행과 열의 수)를 튜플의 형태로 가지고 있다. array1 = np.array([[1, 2, 3],[2, 3, 4]]) print('array1의 type:', type(array1)) print('array1의 크기:', array1.shape) 실행 결과 array1의 type: array1의 크기: (2, 3) arange(), zeros(), ..