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달나라 노트
numpy에서 행렬을 만들고 행렬끼리의 연산을 하는 방법을 알아보겠습니다. import numpy as np arr_1 = np.array( [ [1, 2], [3, 4] ] ) arr_2 = np.array( [ [2, 3], [4, 5] ] ) arr_new = arr_1 + arr_2 print(arr_new) -- Result [[3 5] [7 9]] 위 예시는 2행 2열의 행렬을 2개 만들고 더한 결과입니다. 행렬의 합은 위처럼 동일한 위치에 있는 요소를 서로 더하는 것입니다. 그렇기에 아래처럼 행렬의 모양 (행, 열의 개수)이 다르면 에러가 발생합니다. import numpy as np arr_1 = np.array( [ [1, 2], [3, 4] ] ) arr_2 = np.array( [ [..
numpy는 행렬과 관련된 기능들을 제공합니다. 그 중에서 전치 행렬에 대해 알아봅시다. 위 이미지를 보시면 화살표 왼쪽에 있는 행렬과 오른쪽에 있는 행렬은 서로 전치 행렬 관계입니다. 왼쪽 행렬의 전치 행렬은 오른쪽 행렬이며, 오른쪽 행렬의 전치 행렬은 왼쪽 행렬입니다. 전치 행렬을 만드는법은 간단합니다. 행렬에 있는 모든 요소의 행, 열 위치를 반전시키면 됩니다. 왼쪽 행렬의 각 요소별 위치를 나타내보면 아래와 같습니다. 1 = 1행 1열 = (1, 1) 2 = 1행 2열 = (1, 2) 3 = 2행 1열 = (2, 1) 4 = 2행 2열 = (2, 2) 각 요소의 행, 열 위치를 모두 반전시켜보면 아래와 같습니다. 1 = 1행 1열 = (1, 1) 2 = 2행 1열 = (2, 1) 3 = 1행 2열..
numpy에서 array를 이용하면 아래와 같은 행렬을 만들 수 있습니다. 다음은 여러 모양의 2차원 행렬을 실제로 만들어보는 예시입니다. import numpy as np test_array = np.array( [ [1, 2], [3, 4] ] ) print(test_array) -- Result [[1 2] [3 4]] 2행 2열 (2, 2) 의 행렬입니다. 행렬은 기본적으로 가로줄(행), 세로줄(열)을 가진 2차원 데이터이기 때문에 2차원 array로 만들어야 합니다. import numpy as np test_array = np.array( [ [1] ] ) print(test_array) -- Result [[1]] 1행 1열 (1, 1) 의 행렬입니다. 1행 1열의 행렬은 위처럼 딱 하나의 ..
Syntax get_order(ticker_or_uuid='KRW-ETH', state='wait', limit=100) get_order method는 나의 주문 내역을 return해줍니다. ticker_or_uuid = 주문을 조회할 ticker 또는 uuid state = 현재 상태 (생략가능) limit = 출력할 주문의 최대 개수 (생략 가능) import pyupbit as ub access_key = 'access_key' secret_key = 'secret_key' upbit = ub.Upbit(access=access_key, secret=secret_key) order_list = upbit.get_order(ticker_or_uuid='KRW-ETH', state='wait', li..