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NumPy8

2. 인덱싱 슬라이싱 import numpy as nparray1 = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]) array1[0] #0array1[2] #2array1[-1] #15array1[-2] #14 1, 3, 4번 인덱스만 가져오기array1[[1, 3, 4]] # 1번, 3번, 4번 인덱스만 가져옴  array2 생성array2 = np.array([2, 1, 3]) array1을 array2로 인덱싱하기array1[array2] # 2번, 1번 3번 인덱스만 가져옴array1[2:7] # 2번, 7(7-1)번 인덱스 전까지 가져옴array1[0:7] # 0부터 7(7-1)번 인덱스 전까지 가져옴array1[:7] # 0부터 7 (7-1)번 .. 2024. 6. 3.
1. array 생성하기 및 모듈 별명 지어주기 Numpy 1. 목적 및 사용 용도Numpy는 파이썬에서 데이터 처리를 위해 널리 사용되는 라이브러리 목적 : 주로 수치 연산과 과학적 계산을 위한 라이브러리사용 용도 : 고성능 다차원 배열 객체인 'ndarray'를 사용하여 벡터화된 수치 연산을 수행. 주로 행렬연산, 선형대수, 통계, 수학적 함수 등에서 사용된다.구조 : 넘파이 배열은 동일한 데이터 타입을 가지며, 다차원 배열을 효율적으로 처리할 수 있다. 2. 주요 데이터 구조ndarray: N차원 배열 객체로, 동종 데이터(모든 요소가 같은 데이터 타입)를 저장합니다. 고성능 수치 연산을 위한 다양한 함수와 메서드를 제공합니다.3. 데이터 조작 및 기능주로 수학적 연산에 중점을 둡니다. 배열 간의 연산, 선형 대수 연산, Fourier 변환 등 .. 2024. 6. 3.