Machine Learning
Machine Learning_Numpy
뉴욕킴
2023. 9. 16. 13:52
Numpy
- 대규모의 다차원 배열 및 행렬 연산에 필요한 다양한 수학 함수 제공
Array 배열
- 순서가 있는 같은 종류의 데이터가 저장된 집합
배열 생성
- random : 모듈 이용한 배열 생성
- rand(0 : 실수, 난수 배열 생성
- randint() : 정수, 난수 배열 생성
reshape() 배열 변환
- np.reshape(a, (m,n))
- shape : 배열의 형태 확인
- ndim : 배열의 차원 확인
- astype : 데이터 형식 변환/ astype(np.float64)
배열 연산
- 배열의 형태(shape)가 같다면 자유롭게 사칙연산이 가능
• 합: sum()
• 평균: mean()
• 표준편차: std()
• 분산: var()
• 최솟값: min()
• 최댓값: max()
• 누적합: cumsum()
• 누적곱: cumprod()
범용 함수
- ndarray 안에 있는 데이터 원소별로 연산을 수행하는 함수
- 하나 이상의 스칼라 값을 받아서 하나 이상의 스칼라 값을 반환하는 간단한 함수를 고속으로 수행
Indexing 배열의 색인
- 배열의 위치나 조건을 지정해 배열의 원소를 선택
- 배열명[행 위치, 열 위치]
Slicing 배열의 슬라이싱
- 범위를 지정해 배열의 일부분을 선택
- 배열[시작위치:끝위치]