달나라 노트

Syntax numpy.arange(start_num, end_num, gap) arange method는 위처럼 사용할 수 있습니다. start_num부터 시작해서 (start_num도 포함) end_num을 넘지 않는 숫자까지 (end_num은 포함안함) gap에 명시된 간격이 되도록 array를 생성합니다. import numpy as np arr_test = np.arange(3, 10, 1) print(arr_test) -- Result [3 4 5 6 7 8 9] 3부터 시작하여 10보다 작은 숫자 구간 내에서 1의 간격으로 array를 생성합니다. import numpy as np arr_test = np.arange(2, 11, 2) print(arr_test) -- Result [ 2 4..

array에 10이라는 숫자만 전달하면 위처럼 그냥 숫자데이터가 나옵니다.import numpy as nparr_test = np.array(10)print(arr_test)-- Result10 이것을 1행 1열의 데이터로 바꾸고싶으면 어떻게할까요.이때 reshape method를 사용할 수 있습니다.import numpy as nparr_test = np.array(10)print(arr_test)arr_test = arr_test.reshape(1, 1)print(arr_test)-- Result10[[10]]위처럼 reshape을 사용하면 [[10]] 처럼 1행 1열의 데이터로 변환되었습니다. - reshape(1, 1)1 by 1(1 x 1) 데이터로 변환하라는 의미 import nump..

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...

DataFrame의 행이 많아서 일부 행만 확인하고 싶을 때 또는 어떠한 이유로 처음 또는 끝의 일부 행만 추출해야할 때 사용할 수 있는 method가 있습니다. Syntax DataFrame.head() # 상위 5개 행 반환 DataFrame.tail() # 하위 5개 행 반환 DataFrame.head(n) # 상위 n개 행 반환 DataFrame.tail(n) # 하위 n개 행 반환 사용법은 위와 같습니다. DataFrame에 적용할 수 있으며, head는 기본적으로 DataFrame의 가장 위쪽 5개 행을 return해주고 tail은 기본적으로 DataFrame의 가장 아래쪽 5개 행을 return해줍니다. head, tail의 parameter로 어떤 숫자를 넣게 되면 해당 숫자만큼의 행만큼 ..