PROGRAMMING

Numpy install, dtype=' ', dtype, astype, numpy.ndarray, ndarray function, indexing(transpose, flat), 넘파이 배열 원소 접근방법(timeit), 배열 생성 및 shape 반환(zeros, ones, empty), np.random.random(randint), 인덱싱, 연속원소 배열 생성함수, np.linspace(), reshape & -1, ravel, newaxis, hstack / vstack, column_stack / row_stack, concatenate, hsplit / vsplit, 각 원소에 접근, 행의 slicing, 브로드캐스팅, vectorize, 평균-분산-표준편차, 전치행렬(Transpose), i..

In [1]: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt In [2]: x = np.array([1, 2, 3]) y = np.array([2, 4, 6]) In [3]: plt.plot(x, y) Out[3]: [] In [4]: np.arange(1, 10, 3) Out[4]: array([1, 4, 7]) In [5]: np.ones((4, 5)) Out[5]: array([[1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1., 1.]]) In [6]: np.ones((2, 3, 4)) Out[6]: array([[[1., 1., 1., 1.], [1., 1...

1. 수학적 연산을 위해 최적화된 모듈 2. pandas, 머신러닝의 기본이 되는 모듈 3. ndarray : n-dimension array ( C언어로 구현되어 있음 ) - 성능: 파이썬 리스트보다 빠름 - 메모리 사이즈: 파이썬 리스트보다 작은 메모리 사용 - 빌트인 함수: 선형대수, 통계관련 여러 함수 내장 - C언어 기반이기 때문에, 메모리에 연속적으로 들어감 - 그로 인해 Vectorization이 되므로 한 덩어리를 한 번에 연산 처리 1. rand: 0, 1 사이의 분포로 랜덤한 ndarray 생성 2. randn: "n: normal distribution(정규 분포)"로 샘플링된 랜덤 ndarray 생성 3. rand..