NumPy 기초 3 - 행렬 데이터의 결합, concatenate 함수 concatenate 먼저 결합에 필요한 배열을 만들겠습니다. 2행 3열인 정수 랜덤 데이터 = na1 3행 2열인 정수 랜덤 데이터 = na2 3행 3열인 정수 랜덤 데이터 = na3 [코드예제] na1 = np.random.randint(10, size=(2, 3)) na2 = np.random.randint(10, size=(3, 2)) na3 = np.random.randint(10, size=(3, 3)) 각각의 데이터를 확인해보겠습니다. [코드예제] na1 [결과] array([[3, 0, 0], [5, 7, 5]]) [코드예제] na2 [결과] array([[0, 8], [6, 5], [1, 7]]) [코드예제] na3 ..
Index 1. linspace, logspace 함수 1_ linspace 2_ logspace 2. NumPy random 1_ seed : 랜덤의 시작 값을 설정 2_ rand : 균등분포로 난수를 발생 3_ randn : 정규분포로 난수를 발생 4_ randint : 균등분포로 정수값을 발생 5_ suffle : 행렬 데이터를 섞어 줍니다. 6_ choice : 특정 확률로 데이터를 선택 1. linspace, logspace 함수 linspace와 logspace 특정 곡선을 그리듯 일정 간격으로 구성된 벡터값을 생성하기 위한 함수입니다. linspace : 설정한 범위에서 선형적으로 분할한 위치의 값을 출력합니다. logspace : 설정한 범위에서 로그로 분할한 위치의 값을 출력합니다. 1_..
NumPy 기초 - numpy란, 행렬, 데이터선택, 브로드캐스팅(broad casting), 마스킹(masking) 1. NumPy 알아보기 1_ Numpy란? 2_ Numpy 사용하기(import) 2. NumPy 배열 1_ list 데이터로 행렬 데이터를 생성하기 2_ 행렬의 모양 변경하기 3_ 행렬 데이터의 선택 : offset index 4_ 데이터 수정하기 5_ 브로드캐스팅 (broad casting) & 마스킹(masking) 6_ 행렬 데이터의 생성 _ zeros / ones 1.NumPy 알아보기 1_ Numpy란? Numpy(넘파이)는 행렬 연산에 있어서 다양한 편의를 제공하는 모듈입니다. 단위는 array로 데이터가 저장됩니다. 특징은 내부가 속도가 빠른 C로 작성되어있어 연산 속도가..