numpy 배열2 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. 이전 1 다음 반응형
