달나라 노트

numpy의 array method는 numpy array를 만들어줍니다. import numpy as np arr_1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr_1) -- Result [1 2 3 4 5] 사용법은 간단합니다. array method의 인자로서 array로 만들 데이터를 전달해주면 됩니다. 위 예시는 list를 array로 만드는 예시입니다. list 속에 또 다른 list가 없고 단순히 숫자만 존재하므로 1차원 데이터입니다. import numpy as np arr_2 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(arr_2) -- Result [[1 2] [3 4]] 위 예시도 동일한 형태지만 다른 점은 array로 만들 list에 있습니다...

평균(average)은 여러 요소들을 모두 더하여 해당 요소들의 개수로 나눈 것을 의미합니다. 중간값(median)은 여러 요소를 오름차순/내림차순으로 정렬했을 때 가장 중간에 있는 값을 의미합니다. import numpy as np list_test = [2, 5, 7, 8, 10] val_average = np.average(list_test) print(val_average) val_median = np.median(list_test) print(val_median) -- Result 6.4 7.0 numpy에서 average는 여러 요소들의 평균값을 구해줍니다. numpy에서 median은 여러 요소들의 중간값을 구해줍니다. list_test의 가장 중간에 있는 값은 7이므로 중간값은 7입니다. ..

numpy의 exp method는 자연상수(e = 2.71828...)의 지수배에 대한 값을 계산해줍니다. Syntax numpy.exp(n) # --> e^n numpy.exp([k, l, m, n]) # --> [e^k, e^l, e^m, e^n] Syntax는 위와 같으며 parameter로서 단순한 숫자(n) 뿐 아니라 list의 형태로도 전달할 수 있습니다. import numpy as np print(np.exp(0)) # e^0 print(np.exp(1)) # e^1 print(np.exp(2)) # e^2 print(np.exp(3)) # e^3 print(np.exp(4.5)) # e^4.5 print(np.exp([0, 1, 2, 3])) # [e^0, e^1, e^2, e^3] --..

numpy의 concatenate는 list나 array등을 하나의 list또는 array로 합쳐줍니다. import numpy as np x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [1, 2, 3, 4, 5] print(np.concatenate([x, y])) -- Result [1 2 3 4 5 1 2 3 4 5] 위 예시는 2개의 list를 합친 것입니다. import numpy as np x = np.array([ [1, 2], [3, 4] ]) y = np.array([ [5, 6], [7, 8], [9, 10] ]) print(np.concatenate([x, y])) -- Result [[ 1 2] [ 3 4] [ 5 6] [ 7 8] [ 9 10]] 위 예시는 2개의 array를 하나로 ..