넘파이 / numpy 4 - 축 변경, 유니버셜 함수
- 데이터 준비 - arr = np.arange(15).reshape((3,5)) arr, arr.shape, arr.dtype arr2 = np.arange(24).reshape((2,3,4)) arr2, arr2.shape numpy 축 변경 => T .T : 단순 교환과 2차원 교환 까지는 T로 해결가능합니다. arr.T, arr.shape arr2.T, arr2.T.shape # T는 무조건 대칭점으로 반점됩니다. numpy 축 변경 => transpose .transpose() : 다차원 교환은 transpose로 해결가능합니다. arr.transpose(), arr.transpose().shape arr.transpose((1,0)), arr.transpose((1,0)).shape # 1번 ..
2021. 8. 4.
넘파이 / numpy 3 - 데이터 추출(인덱싱, 슬라이싱), 스칼라값 수정, 배열 재정립
인덱싱, indexing, 색인 특징 - 차원축소가 일어납니다. - 1차 배열을 인덱싱하면 스칼라가되고, 2차 배열을 인덱싱하면 1차 배열이 됩니다. arr = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) arr, arr.ndim arr[0], arr[0].ndim # 2차원 배열을 인덱싱하면 1차 배열이 된다. arr[2][2], arr[-1][-1], arr[2][2].ndim # 2차원 배열을 두번 인덱싱하면 스칼라가 된다. 불리언 인덱싱 arr >= 5 # 배열의 모든 원소들에 접근하여서 0과 비교하여 T/F 값으로 돌려줍니다 arr[arr>=5] # 불리언 인덱싱 결과 차원이 축소되었습니다. t = (arr >= 5) & (arr copy # 원소 1개 값을 연산해서 수정..
2021. 8. 3.
