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파이썬 numpy6

파이썬 Pandas 라이브러리 Series, DataFrame 정의 목차 1. Pandas의 정의, 사용법 2. Series의 정의, 사용법 3. DataFrame의 정의, 사용법 1. Pandas의 정의, 사용법 파이썬 라이브러리 중 하나다. 구조화된 데이터를 효과적으로 처리하고 저장할 수 있으며 Array 계산에 특화된 Numpy를 기반으로 설계되었다. pip install pandas 명령 프롬프트 창에서 위의 명령어를 입력하여 pandas 라이브러리를 설치할 수 있다. 1 import pandas as pd cs 또한 파이썬에서는 위의 코드를 통해 라이브러리를 불러올 수 있다. 보통 pandas라는 이름 별칭으로 pd를 사용한다. 2. Series의 정의, 사용법 Numpy array가 보강된 형태로 데이터와 인덱스를 가지고 있다. 인덱스를 통해 각각의 데이터에 .. 2023. 4. 5.
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.
Numpy 배열 인덱싱(Indexing), 슬라이싱(Slicing) Numpy 배열에서 원하는 데이터를 가져오기 위한 방법으로 인덱싱과 슬라이싱이 있다. 인덱싱은 인덱스로 값을 찾아내는 것이고 슬라이싱은 인덱스 값으로 배열에서 원하는 부분을 가져오는 것이다. 목차 1. 인덱싱(Indexing) 2. 슬라이싱(Slicing) 1. 인덱싱(Indexing) np.배열[원하는 데이터의 위치] 1 2 3 4 5 6 7 import numpy as np a = np.arange(7) print(a) print(a[3]) cs [0 1 2 3 4 5 6] 3 np.arange 함수를 사용하여 7 미만의 원소를 갖는 numpy 배열을 생성했다. 그러고 나서 3번째 원소의 위치가 있는 곳을 인덱싱 했다. 파이썬은 원소의 위치를 0부터 계산하기 때문에 실질적으로 3번째 인덱스에 있는 원.. 2023. 4. 2.
파이썬 numpy 배열 만들기 (2) empty, arange, random 함수 이전 시간에도 numpy 라이브러리를 통해 배열을 생성하는 방법에 대해 알아봤다. 이번 시간에도 numpy 배열을 만드는 방법에 대해 알아보려고 한다. 이전 글을 읽고 싶다면 아래 링크를 클릭하도록 하자. https://ggangtalife.tistory.com/104 파이썬 numpy 배열 만들기 (1) array, zeros, ones 함수 파이썬에는 다양한 형태의 데이터 구조가 존재한다. 리스트, 딕셔너리, 데이터 프레임 등이 있는데 오늘은 numpy 배열에 대해 알아보려고 한다. 목차 1. Numpy란? 2. 배열 만들기 3. 0이 들어있는 배열 ggangtalife.tistory.com 목차 1. 초기화가 없는 배열 만들기 2. range 형태 배열 만들기 3. 난수 배열 만들기 1. 초기화가 .. 2023. 3. 29.
파이썬 numpy 배열 만들기 (1) array, zeros, ones 함수 파이썬에는 다양한 형태의 데이터 구조가 존재한다. 리스트, 딕셔너리, 데이터 프레임 등이 있는데 오늘은 numpy 배열에 대해 알아보려고 한다.목차1. Numpy란?2. 배열 만들기3. 0이 들어있는 배열 만들기4. 1이 들어있는 배열 만들기1. Numpy란?Numpy는 Numerical Python의 약자다. 효율적인 데이터 분석이 가능하도록 N차원의 배열 객체를 지원하는 라이브러리다. 파이썬에서 대규모 다차원 배열을 다룰 수 있도록 도와주는 라이브러리다. 대부분의 데이터는 배열로 구성되어 있다. 이때 파이썬 리스트를 활용할 수 있지만 numpy 배열은 빠른 연산을 지원하고 메모리를 효율적으로 사용한다.2. 배열 만들기np.array([리스트])배열.astype(원하는 데이터 타입)12345678910.. 2023. 3. 29.
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