[Numpy] Numpy 배열의 통계함수
sum 합 min 최소값 max 최대값 mean 평균 median 중간값 quantile arr의 제 1사분위수(0.25), 중앙값(0.5), 제 3사분위수(0,75) 값을 반환 std 표준편차, 분산의 제곱근 var 분산, variance, 데이타가 펴져 있는 정도를 수치화 한 것 corrcoef 상관관계 import numpy as np arr = np.arange(1, 13).reshape(3,4) arr ''' array([[ 1, 2, 3, 4], [ 5, 6, 7, 8], [ 9, 10, 11, 12]]) ''' np.sum(arr) # 78 # 행 방향으로 총합 arr.sum(axis=1) # array([10, 26, 42]) np.sum(arr, axis=1) # array([10, 26..
2022. 4. 2.
[Numpy] Numpy 배열의 정렬
정렬 함수 np.sort(ndarray) ndarray.sort() np 자체에 존재하는 정렬 함수 np.sort(ndarray), 배열을 정렬, 재대입 해주지 않으면 정렬이 유지되지 않음, 원본 유지, 반환값 있음, 원본 array에 재할당 해줘야 함 ndarray를 파이썬 기본 ndarray.sort() 함수 사용, 배열 자체를 정렬하면서 동시에 원본 변경, 반환값 없음, 자동으로 array에 정렬되어 재할당 원본 데이터의 훼손을 방지하기 위해 반환값 있고, 없고, 원본에 바로 반영하고, 안 하고 나누어 사용 📍 np.sort(arr) 를 사용하여 원본을 훼손하지 않게끔 하는 방식 추천 arr3 = np.array([1, 10, 5, 8, 2, 4, 3, 8, 9, 10]) # 1. np의 기본 정렬..
2022. 4. 2.
[Numpy] Numpy 배열의 Indexing & Slicing
Indexing 파이썬의 시퀀스 자료형에서 사용한 것과 동일하게 대괄호[ ] 를 사용하여 특정 요소에 접근 Numpy에서는 대괄호 한 번만 사용 ex) 2차원 리스트에서 데이터 접근 : list[0][1] ex) 2차원 Numpy Array에서 데이터 접근 : array[0, 1] ⇒ [ 행, 열 ] ◾ 정수 인덱싱 arr1 = np.array([1,2,3,4,5]) arr1 arr1[2] # 3 arr1[-1] # 5 #arr1[6] # Error! arr1[:2] # array([1, 2]) arr1[-4:-1] # array([2, 3, 4]) arr1[::-1] # array([5, 4, 3, 2, 1]) array = np.arange(9).reshape(3,3) ''' array([[0, 1,..
2022. 4. 2.
[Numpy] Numpy 배열의 연산
1️⃣ Elements Wide 같은 위치에 있는 원소들끼리 사칙 연산 가능 shape 다르면 연산 불가 Error! import numpy as np x = np.array([[1,2],[3,4]]) y = np.array([[5,6],[7,8]]) x+y >> array([[ 6, 8], [10, 12]]) x-y >> array([[-4, -4], [-4, -4]]) 2️⃣ Broadcasting shape은 동일하지만 전체에 적용하는 것 x = np.array([[1,2],[3,4]]) x*100 >> array([[100, 200], [300, 400]]) np.sqrt(x) # x값 전체에 제곱근, 루트 씌운 꼴 >> array([[1. , 1.41421356], [1.73205081, 2. ..
2022. 4. 2.
[Numpy] Numpy 배열의 속성 및 함수
⭐ ndim : ndarray의 차원 나타냄 , 1⇒ 1차원 ⭐ shape : 각 차원의 ndarray 크기를 튜플 형태로 나타냄, 가로(행) x개, 세로(열) y개, 3행 4열 ⇒ (3, 4) ⭐ size : ndarray에 있는 요소의 총 수 ⭐ dtype : ndarray의 데이터 유형, int8~int64, float16~float128 ⭐ dtypes : column 별 데이터 타입 확인 ⭐ T : ndarray의 전치된 결과 반환 (행열 바꾸기) ⇒ transfer됨 ⭐ astype() : ndarray의 모든 요소들의 타입을 한 번에 형 변환 ⭐ reshape : (1, 8)짜리 배열이 reshape(4,4)짜리로 변환, 재대입 필수 array = np.array([[1, 2], [3, 4]..
2022. 4. 2.
