numpy(2)
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[데이터분석] Numpy배열 - indexing, slicing
Indexing여러 원소를 가지고 있는 개체(리스트, 튜플, 배열 등)에 부여되는 번호파이썬의 List와 동일하게 ndarray도 인덱싱 가능 # 1부터 10까지 수 중 랜덤하게 6개의 수가 추출된 'arr1'이라는 배열# shape: 3X2인 2차원 배열arr1 = np.random.randint(1, 11, size = (3, 2))print(arr1[0,:]) # 1행 출력print(arr1[1, 0]) # 2행 1열의 원소 출력 Slicing여러 원소를 가지고 있는 객체의 일부를 추출하는 것파이썬의 List와 동일하게 ndarray도 슬라이싱 가능1. 1차원 배열의 슬라이싱 # 10부터 19까지 연속적인 수로 이루어진 'arr2'라는 배열# shape: 1차원 배열arr2 = np.arange(1..
2024.08.13 -
[데이터분석] Numpy 배열
Numpy 배열같은 배열 속 값들은 모두 동일한 자료형 이어야함3차원 배열: 2D 배열의 개수를 파악하고, 2D 배열의 형태 파악2D배열의 개수가 4개2D배열의 형태 : shape(2, 3)1차원 배열: shape(3, )2차원 배열: shape(2, 3) : 2행 3열3차원 배열: shape(4, 3, 2) : 4행 3열이 2개배열 속성 확인ndarray.dtype # 데이터의 자료형 확인 (ex) float64ndarray.ndim # 데이터 차원 확인 (ex) 3ndarray.shape # 데이터의 축(axis)별 크기 확인 (ex) (2, 4, 3)ndarray.size # 데이터의 전체 요소 개수 확인 (ex) 24배열 생성유형1```pythonnp.array(list or tuple) # Py..
2024.08.13