넘파이6 [Numpy]넘파이 indexing과 slicing의 차이 indexing과 slicing은 numpy를 활용하여 원하는 값을 호출한다는 개념은 동일하다. indexing과 slicing의 기본 문법 a = np.arange(10) # indexing print(a[5]) # slicing print(a[5:8]) # 출력 5 [5 6 7] 생성된 numpy array 내에 원하는 배열을 추출하기 위해서 indexing은 배열의 index 상 숫자를 넣고 원하는 값을 추출한다. slicing은 콜론 ( : )을 사용해서 [a:b] 내에 a와 b에 원하는 인덱스를 적용하고 a 이상, b미만의 인덱스에 해당하는 값을 추출한다. 그렇다면 이 둘의 차이점은 불러오는 코드만일까. 그건 아니다. 위 코드의 출력결과를 보면, indexing을 사용하면 불러온 결과는 기존 1.. 2022. 8. 29. [Numpy]넘파이 배열 생성(eye, identity) 항등행렬(주대각선의 원소가 모두 1이며 나머지 원소는 모두 0인 정사각 행렬) 또한 numpy 함수를 사용해 생성할 수 있다. identity matrix(항등행렬) 의 철자를 따와서 쉽게 생성이 가능한데 np.identity(행렬의 shape) 을 지정하면 된다. i = np.eye(3) j = np.identity(3) # 출력 [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] [[1. 0. 0.] [0. 1. 0.] [0. 0. 1.]] 2022. 8. 24. [Numpy]넘파이 배열 생성(zeros, ones, full, empty) 넘파이 배열을 새로 생성할 수도 있지만 넘파이 내에서 미리 정해놓은 함수를 이용 할 수도 있다. 1. zeros np.zeros((shape)) 처럼 원하는 shape을 지정하면 지정한 shape 내에서 원소를 0(float type)으로 채운다. a = np.zeros((3,4)) #출력 [[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]] 2. ones np.ones((shape)) 처럼 위와 동일하지만 원하는 shape을 지정하면 지정한 shape 내에서 원소를 1(float type)으로 채운다. b = np.ones((5,2)) #출력 [[1. 1.] [1. 1.] [1. 1.] [1. 1.] [1. 1.]] 3. full np.full((shape), 숫자) 처럼 위와.. 2022. 8. 24. [Numpy]넘파이란? 넘파이란? Numpy는 Numerical Python의 줄임말로, 파이썬에서 산술 계산을 위한 패키지이다. 과학 계산을 위한 대부분의 패키지는 Numpy의 배열 객체를 데이터 교환을 위한 공통 언어처럼 사용한다. Numpy ndarray Numpy의 N차원의 배열 객체이다. 형태가 파이썬의 리스트와 비슷하다고 생각할 수 있으나 기본적으로 메모리 공간을 차지하는 형태가 다르다. 리스트의 경우 하나의 리스트 안에 다른 타입(숫자, 문자 등)이 공존이 가능하지만 넘파이는 동일한 타입의 데이터만 들어갈 수 있다. Numpy 와 List의 차이점 1. print 문 출력 형태 두 자료형의 차이는 출력을 해보면 간단하게 확인이 가능하다. # L:List , A:Array L = [1, 2, 3] A = np.arr.. 2022. 8. 24. 이전 1 2 다음