컴굥일지
04. Numpy_1 본문
반응형
1. Numpy
- numerical python의 줄임말로 '숫자와 관련한 파이썬 도구'이다.
- 파이썬이 수학적 계산을 좀 더 잘할 수 있게 도와준다.
- numpy는 numpy array(python의 list같은 개념)를 제공해 준다. 여러 값들을 매우 효율적으로 다룰 수 있게 구현되어 있다.
2. Numpy array 기본
#numpy모듈의 array함수를 사용함. 이때 파이썬 리스트를 매개변수로 넘겨줌
array1=numpy.array([2,3,5,7,11,13,17,19,23,29,31])
array1.shape # => (11,)
array2=numpy.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
array2.shape # => (3,4) 즉, 3행 4열인 2차원 array라는 의미
arr3= numpy.full(6,7) # 원소 개수는 6개, 그 값은 7로 채우기
arr4=numpy.full(6,0) # 0으로 채우기
arr5=numpy.zeros(6,dtype=int) #윗 줄의 코드와 결과가 같다
print(arr4)
print(arr5)
arr6=numpy.full(6,1) #1로 채우기
arr7=numpy.ones(6,dtype=int)
print(arr6)
print(arr7)
arr8=numpy.random.random(6) #랜덤으로 6개의 원소를 넣는다.
arr9=numpy.random.random(6)
print(arr8)
print(arr9)
array10 = numpy.arange(6) #0~5의 값을 순서대로
print(array10)
array11 = numpy.arange(2, 7) #2~6의 값을 순서대로
print(array11)
array12 = numpy.arange(3, 17, 3) #3~16의 값을 3간격으로
print(array12)
3. Numpy 모듈 사용
# 매번 numpy로 쓰기 불편하기 때문에 as ~~ 를 사용한다.
import numpy as np # allias
arr1=np.full(6,0)
arr2=np.zeros(6)
arr3=np.full(6,6)
arr4=np.ones(9)
arr5=np.random.random(6)
arr6=np.random.random(10)
반응형
'프로그래밍 강의 > 코드잇-데이터 사이언스 입문' 카테고리의 다른 글
03. Jupyter 사용하기 (0) | 2021.09.21 |
---|---|
02. 주피터 노트북(Jupyter Notebook) 설치하기 - for Windows User (0) | 2021.09.17 |
01. 데이터 사이언스 (0) | 2021.09.16 |
Comments