달나라 노트

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 T attribute는 numpy array를 transpose해줍니다. 좀 직관적으로 이해하려면 흔히 말하는 행과 열을 바꿔준다는 느낌으로 받아들이면 될 것 같습니다. 아래 예시를 봅시다. import numpy as np arr_test = np.array( [ # 1차 array [1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5], [1, 2, 3, 4, 5] # 2차 array ] ) print(arr_test) print(arr_test.shape) arr_test_t = arr_test.T print(arr_test_t) print(arr_test_t.shape) -- Result [[1 2 3 4 5] [1 2 3 4 5] [1 2 3 4 5]] (3, 5) [[1 1 ..

pandas의 transpose는 DataFrame의 행/열을 서로 변경한 새로운 DataFrame을 생성해줍니다. import pandas as pd dict_1 = { 'col1': [1, 2, 3, 4, 5], 'col2': [6, 7, 8, 9, 10], 'col3': [11, 12, 13, 14, 15], 'col4': [16, 17, 18, 19, 20] } df_1 = pd.DataFrame(dict_1) print(df_1) df_2 = df_1.transpose() print(df_2) -- Result col1 col2 col3 col4 0 1 6 11 16 1 2 7 12 17 2 3 8 13 18 3 4 9 14 19 4 5 10 15 20 0 1 2 3 4 col1 1 2 3 4 ..