๋ณธ๋ฌธ ๋ฐ”๋กœ๊ฐ€๊ธฐ

๋ชฉ์ฐจ

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    ํŒŒ์ด์ฌ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ์ธ numpy์— ๋Œ€ํ•ด์„œ ์•Œ์•„๋ณด์ž!

    Numpy(numerical python)_

    numpy๋Š” C์–ธ์–ด๋กœ ๊ตฌํ˜„๋œ Python๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ์ด๋‹ค.

    ๊ณ ์„ฑ๋Šฅ์˜ ์ˆ˜์น˜๊ณ„์‚ฐ์„ ์œ„ํ•ด์„œ ์ œ์ž‘์ด ๋˜์—ˆ๊ณ  ํ–‰๋ ฌ ์—ฐ์‚ฐ, ๋ฒกํ„ฐ ์—ฐ์‚ฐ ๋“ฑ์˜ ๊ธฐ๋Šฅ์„ ์ง€์›ํ•œ๋‹ค!

    ๋˜ํ•œ pandas์™€ ํ•จ๊ป˜ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ถ„์„์„ ํ•  ๋•Œ ์‚ฌ์šฉํ•œ๋‹ค.

     

    numpy ์‚ฌ์šฉ ์ด์œ 

    1. ๋ฐ์ดํ„ฐ์˜ ๋Œ€๋ถ€๋ถ„์€ ์ˆซ์ž ๋ฐฐ์—ด๋กœ ๋ณผ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค! (์ด๋ฏธ์ง€์˜ ๋ช…์•” ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ 0~100์œผ๋กœ ํ‘œ์‹œ ๋“ฑ)

    2. ๋ฐ˜๋ณต๋ฌธ์—†์ด ๋ฐฐ์—ด ์ฒ˜๋ฆฌ๊ฐ€ ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๋‹ค (๋น ๋ฅธ ์—ฐ์‚ฐ, ๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ํšจ์œจ์ ์œผ๋กœ ์‚ฌ์šฉ ๊ฐ€๋Šฅ!)

     

     

    ์‚ฌ์šฉ๋ฒ•

    import numpy
    import numpy as np

    ์œ„์™€ ๊ฐ™์ด numpy๋ชจ๋“ˆ์„ ๋ถˆ๋Ÿฌ์˜ค๋ฉด ์‚ฌ์šฉ์ด ๊ฐ€๋Šฅํ•˜๊ณ , np๋ผ๋Š” ๋ณ„์นญ์„ ์ฃผ๋กœ ์‚ฌ์šฉํ•œ๋‹ค.

     

     

    ํŒŒ์ด์ฌ vs numpy

     

    ํŒŒ์ด์ฌ ๋‚ด์žฅ list

    list_arr = list(range(5))
    print(list_arr) 
    print(type(list_arr))
    ใ…กใ…กใ…กใ…กใ…กใ…กใ…กใ…ก
    [0, 1, 2, 3, 4] # ์ฝค๋งˆ(,)๋กœ ๊ตฌ๋ถ„
    <class 'list'>

    ์œ„์˜ ๊ฒฝ์šฐ๋ฅผ ๋ณด๋ฉด ์š”์†Œ๋“ค์ด ์ฝค๋งˆ( , )๋กœ ๊ตฌ๋ถ„์ด ๋˜๊ณ 

    list ํƒ€์ž…์ธ ๊ฒƒ์„ ์•Œ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.

     

    numpy

     

     

    np_arr = np.array(range(5)) 
    print(np_arr)
    print(type(np_arr))
    ใ…กใ…กใ…กใ…กใ…กใ…กใ…กใ…ก
    [0 1 2 3 4] # ๊ณต๋ฐฑ์œผ๋กœ ๊ตฌ๋ถ„
    <class 'numpy.ndarray'> # n์ฐจ์›์˜ ๋ฐฐ์—ด(n-dimensional array)
    
    # numpy importํ–ˆ๋‹ค๊ณ  ๊ฐ€์ •

    ์ด๋ฒˆ ๊ฒฝ์šฐ์—๋Š” ์š”์†Œ๋“ค์ด ๊ณต๋ฐฑ์œผ๋กœ ๊ตฌ๋ถ„์ด ๋˜์—ˆ๊ณ 

    ndarray ํƒ€์ž…์ธ ๊ฒƒ์„ ์•Œ ์ˆ˜ ์žˆ๋‹ค.

    ์ด๋Š” n-dimensional array์ด๊ณ  'n์ฐจ์›์˜ ๋ฐฐ์—ด'์ด๋ผ๋Š” ๋œป์ด๋‹ค.

     

     

    '๐Ÿ | Python > ํŒŒ์ด์ฌ ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ' ์นดํ…Œ๊ณ ๋ฆฌ์˜ ๋‹ค๋ฅธ ๊ธ€

    numpy_(2)_๋ฐฐ์—ด  (0) 2021.11.17

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