파이썬 Numpy 집계함수(sum, max, min, mean)
파이썬 Numpy 배열을 위한 집계함수가 존재한다. 복잡하게 반복문을 활용할 필요업이 집계함수 하나면 시간을 절약할 수 있다. 이번에는 그 집계함수들에 대해서 알아보려고 한다. 합계 : np.sum(배열) 최대 : np.max(배열) 최소 : np.min(배열) 평균 : np.mean(배열) 1 2 3 4 5 6 7 8 import numpy as np a = np.arange(10) print('a = \n', a, '\n') print('np.sum(a)\n =', np.sum(a), '\n') print('np.max(a)\n =', np.max(a), '\n') print('np.min(a)\n =', np.min(a), '\n') print('np.mean(a)\n =', np.mean(a), ..
2023. 4. 3.
파이썬 Numpy 배열 연산(기본 연산, 행렬 간 연산, 브로드캐스팅, 마스킹 연산)
목차 1. 기본 연산 2. 행렬 간 연산 3. 브로드캐스팅 4. 마스킹 연산 1. 기본 연산 array는 +(더하기), -(빼기), *(곱하기), /(나누기)에 대한 기본 연산을 지원한다. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 import numpy as np a = np.arange(8) print('a =', a, '\n') print('a =', a+5, '\n') print('a =', a-5, '\n') print('a =', a*5, '\n') print('a =', a/5, '\n') cs a = [0 1 2 3 4 5 6 7] a = [ 5 6 7 8 9 10 11 12] a = [-5 -4 -3 -2 -1 0 1 2] a = [ 0 5 10 15 20 25 30 35] a..
2023. 4. 2.
파이썬 Numpy 배열 모양 바꾸기(reshape, concatenate, split)
목차 1. reshape 함수 2. concatenate 함수 3. split 함수 1. reshape 함수 numpy.reshape(a, newshape, order='C') a : array_like newshape : int or tuple of ints order : {‘C’, ‘F’, ‘A’}, optional 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 import numpy as np a = np.arange(8) print('a.shape =', a.shape, '\n') print('a =', a, '\n') b = a.reshape((2, 4)) print('b.shape =', b.shape, '\n') print('b =', b) cs a.shape = (8,) a = [0 1 2 3..
2023. 4. 2.
파이썬 클래스(Class), 메서드(Method), 속성(Attribute) 정의, 사용법
파이썬은 객체 지향 프로그래밍 언어라는 이야기를 많이 들어보았을 것이다. 파이썬은 모든 것이 객체의 상호작용으로 이루어진다고 할 수 있다. 그 객체를 표현하기 위한 문법으로 클래스가 존재한다. 이번 시간에는 클래스에 대해 알아본다. 목차 1. 클래스(Class), 속성(Attribute), 메서드(Method)의 정의 2. 클래스 만들기 3. 클래스 메서드 만들기 4. 클래스 속성 만들기 1. 클래스(Class), 속성(Attribute), 메서드(Method)의 정의 클래스는 어떤 객체를 표현하기 위한 문법이다. 객체는 특정한 개념이나 모양으로 존재하는 것을 뜻한다. 예를 들어 자동차 객체(Object)를 만든다고 하자. 자동차는 모델명, 배기량, 가격, 색상 등과 같은 데이터를 가지고 있고 앞으로 움..
2023. 3. 27.
