728x90 전체 글104 Python - Numpy (3) 안녕하세요, 지난 시간에는 numpy모듈을 사용하여 편리하게 배열을 만들어 보고 배열 내 요소들을 변경해보았습니다. 오늘은 이어서 numpy를 사용하여 추가적으로 할 수 있는 것을 정리해보겠습니다. 지난 시간처럼 numpy로 만든 배열에 덧셈, 곱셈, 나눗셈 등을 할 수도 있지만 논리식을 이용하여 True/False를 판별할 수도 있습니다. 또한 numpy모듈의 where함수를 사용한다면 True/False로 구성된 array에서 True인 요소들의 인덱스만 추출할 수도 있습니다. 위의 예시를 보시면 array1에 논리식(대소 관계나 나머지 등)을 줌으로써 요소가 논리식을 만족하는지 확인이 가능합니다. 또한 5번에서 True/False로 이루어진 Array에 Where함수를 사용함으로써 True의 인덱스.. 2021. 7. 17. Python - Numpy (2) 지난번에 Numpy 모듈에서 Array를 만드는 법에 대해 알아보았습니다. 오늘은 Numpy의 다른 기능들에 대해 정리해보겠습니다. Numpy는 Python의 List와 비슷한데요, 값을 받아오는 것, 인덱스가 있는 것 등 많은 공통점이 있습니다. 인데스가 있기 때문에 인덱스를 이용해 그 자리의 값을 가져오는 인덱싱도 리스트와 동일하게 할 수 있습니다. 아래 이미지를 보며 설명드리겠습니다. 1번에서 as를 이용하여 numpy를 np로 정의함으로써 이후에는 np만 써서 numpy를 대체할 수 있습니다. 리스트의 인덱싱과 동일하기 때문에 5번, 6번 Cell은 이해가 되실 것 같은데요, 8번 Cell만 짚고 넘어가자면 인덱싱을 할때 리스트를 받아서 여러 값을 불러올 수도 있습니다. array1에서 2번/4번.. 2021. 7. 16. Python - Numpy (1) 안녕하세요, 오늘은 python으로 데이터 분석을 하는데 꼭 필요한 numpy에 대해 정리해보겠습니다. 우선 numpy를 사용하기 위해서는 import numpy를 이용해 불러와야 합니다. 아래 코드를 보며 더 설명드리겠습니다. 위 코드들이 동작하는 것을 설명드리자면 1번 Cell에서 numpy를 사용할 수 있도록 만들고 2번 Cell에서 numpy내 array함수를 이용하여 배열을 만든 후 array1 변수에 할당해 주었습니다.(3번 Cell의 결과로 array1이 배열이 출력된 것을 확인할 수 있습니다.) 5번 Cell에서 array1의 type을 확인하기 위해 type함수를 사용하면 그냥 array가 아니라 ndarray가 출력됩니다. ndarray는 n-dimensional array의 약자로 n.. 2021. 7. 15. Jupyter Notebook(2) 지난 시간에는 Jupyter Notebook 설치 및 실행에 대해 정리했습니다. 이번엔 Jupyter notebook의 기능에 대해 정리해보겠습니다. Jupyter notebook을 실행한 후에 New 메뉴에서 Python3을 누르면 새로운 file이 생성됩니다. 새로 생성된 노트의 내부 구조를 대략 확인해보겠습니다(Help-User Interface Tour를 누르면 좀 더 자세히 확인 가능) 여기서 Mode에는 두 가지가 있는데요, 하나는 Command Mode이고 다른 하나는 Edit Mode입니다. 아무것도 없으면 Command mode이고 위 이미지와 같이 연필 모양이 있으면 Edit mode입니다! Command mode인 경우 Cell의 왼쪽이 파란색이고 Edit mode인 경우 위와 같이 .. 2021. 7. 14. 이전 1 ··· 4 5 6 7 8 9 10 ··· 26 다음
