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파이썬 numpy 배열 결합(Join) 파이썬 numpy 배열 결합(join) 조인(joining)은 두 개 이상의 배열의 콘텐츠를 하나의 배열에 넣는 것을 의미한다. SQL에서는 키를 기반으로 테이블을 조인하는 반면 NumPy에서는 축을 기반으로 배열을 조인한다. 우리는 축을 따라 concatenate() 함수에 결합하고자 하는 배열의 순서를 전달한다. 축이 명시적으로 전달되지 않으면 0으로 간주된다. 두 개의 배열 결합: import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) print("arr1 : ", arr1) arr2 = np.array([4, 5, 6]) print("arr2 : ", arr2) arr = np.concatenate((arr1, arr2)) print("np,concatenate((arr.. 2023. 12. 13.
파이썬 numpy 배열 반복(Array Iterating) 파이썬 numpy 1-D 배열 반복 반복한다는 것은 요소들을 하나씩 헤쳐 나가는 것을 의미한다. numpy에서 다차원 배열을 다룰 때, 파이썬의 루프에 기본적인 것을 사용하여 이를 수행할 수 있다. 만약 우리가 1-D 배열로 반복한다면 그것은 각 요소를 하나씩 통과할 것이다. 다음 1-D 배열의 요소를 반복한다: import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3]) print("arr : \n", arr) for x in arr: print(x) 위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다. 파이썬 numpy 2-D 배열 반복 2-D 배열에서는 모든 행을 지나야한다. 다음 2-D 배열의 요소를 반복한다: import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3].. 2023. 12. 11.
파이썬 numpy 배열 재구성 파이썬 numpy 배열 재구성 모양 변경은 배열의 모양을 변경하는 것을 의미한다. 배열의 모양은 각 차원에 있는 요소의 개수이다. 형상을 변경함으로써 차원을 추가하거나 제거하거나 각 차원의 요소 수를 변경할 수 있다. 파이썬 numpy 배열 1차에서 2차로 재구성 12개의 요소가 있는 다음 1-D 배열을 2-D 배열로 변환한다. 가장 바깥쪽 치수에는 4개의 배열이 있으며, 각 배열에는 3개의 요소가 있다: import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]) print("arr 1-d : \n", arr) newarr = arr.reshape(4, 3) print("newarr = arr.reshape(4,3)\n") pri.. 2023. 12. 10.
파이썬 numpy 배열 모양(Array shape) 파이썬 numpy 배열 모양 배열의 모양은 각 차원에 있는 요소의 개수이다. 파이썬 numpy 배열 모양 얻기 - shape() NumPy 배열은 각 인덱스가 해당하는 원소의 개수를 가지는 튜플을 반환하는 shape이라는 속성을 가지고 있다. 2-D 배열 모양 인쇄: import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]]) print("arr : \n", arr) print("arr.shape : ", arr.shape) 위의 코드를 실행하면 아래 그림과 같다. 위의 예는 (2, 4)를 반환한다. 즉, 배열은 2차원을 가지며, 첫 번째 차원은 2개의 요소를 가지며, 두 번째 차원은 4개를 갖는다. 값이 1,2,3,4인 벡터를 사용하여 ndmin을 .. 2023. 12. 9.