세상을 바꾸는 데이터

넘파이(Numpy)의 행렬(Matrix)에 대해 알아보자. 행렬 정렬 넘파이의 행렬 정렬은 대표적인 방법인 np.sort( )와 ndarray.sort( ), argsort( )가 있다. np.sort( ) ndarray.sort( ) argsort( ) np.sort( )의 경우 원 행렬은 그대로 유지한 채 원 행렬의 정렬된 행렬을 반환하며, ndarray.sort( )는 원 행렬 자체를 정렬한 형태로 변환하며 반환 값은 None이다. org_array = np.array([ 3, 1, 9, 5]) print('원본 행렬:', org_array) # [3 1 9 5] # np.sort( )로 정렬 sort_array1 = np.sort(org_array) print ('np.sort( ) 호출 후 반환..

넘파이에서 ndarray내의 일부 데이터 세트나 특정 데이터만을 선택할 수 있도록 하는 인덱싱에 대해 알아보자. Numpy 모듈 import import numpy as np 1차원 ndarray에서 단일 값 추출 1개의 데이터값을 선택하려면 ndarray 객체에 해당하는 위치의 인덱스 값을 [ ] 안에 입력하면 된다. # 1에서 부터 9까지의 1차원 ndarray 생성 array1 = np.arange(start=1, stop=10) print("array1의 데이터:", array1) # array1의 데이터: [1 2 3 4 5 6 7 8 9] # index(인덱스)는 0부터 시작하므로 array1[4]는 5번째 위치의 데이터값을 의미 value = array1[4] print('array1[4]의..

가장 먼저 넘파이 모듈 임포트 한다. import numpy as np np.array( ) 넘파이 array() 함수는 파이썬의 리스트와 같은 다양한 인자를 받아서 ndarray로 변환하는 기능을 수행한다. 생성된 ndarray 배열의 shape 변수는 ndarray의 크기와 ndarray 배열의 차원을 알 수 있다. ndarray 생성 및 크기 확인 array1 = np.array([1,2,3]) # 1차원 배열 print('array1 type:',type(array1)) print('array1 array 형태:',array1.shape) array2 = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) # 2차원 배열 print('array2 type:',type(array2)) print('..

Numpy를 이해하는 것은 파이썬 기반의 머신러닝에서 매우 중요하다. 많은 머신러닝 알고리즘이 Numpy를 기반으로 작성되어 있으며, 이들 알고리즘의 입력 데이터와 출력 데이터를 넘파이 배열 타입으로 사용하기 때문이다. 그렇다면 자주 사용하는 Numpy API에 관해 다음 포스트부터 알아보자. Reference https://ko.wikipedia.org/wiki/NumPy Numpy API에 관한 모든 소스코드 출처는 https://github.com/chulminkw/PerfectGuide에 있습니다. GitHub - chulminkw/PerfectGuide Contribute to chulminkw/PerfectGuide development by creating an account on GitHu..