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공부한 것들..19

Numpy 집계 함수 # 집계함수..? 집계 함수(Aggregate Function)는 데이터를 종합하여 특정 연산을 적용하는 함수를 일컫는 말이다. Numpy의 집계함수는 아래와 같이 정리할 수 있다.  sum() :합min() : 최소값max() : 최대값cumsum() : 누적합 mean() : 평균median() : 중앙값corrcoef() : 상관계수std() : 표준편차unique() : 고유값집계 함수의 사용법은 아래와 같다. #방법 1array.sum()#방법 2np.sum(array) 사용법은 간단하나 중요한 것은 데이터의 집계방향을 신경써줘야 한다는 것이다. 직관적인 함수들이기에 API Reference는 생략하고 예시 코드로 데이터의 집계 방향에 대해서 기록하도록 한다.  # 예시 코드 :: 집계함수 사용.. 2024. 9. 12.
Numpy 기본 연산 # Numpy 기본 연산..?Nuimpy 기본 연산의 특징은 아래와 같다. 연산자(+,-,*,/,,,==,!= ...)을 이용하여 직관적인 배열 연산이 가능하다.모든 연산은 배열의 각 요소별로 적용된다. 모든 산술 연산은 Numpy모듈에 구현되어있다.  # Numpy 사칙 연산 간단한 것이니 예시 코드로 설명하겠다.import numpy as npa = np.arange(1,10).reshape(3,3)print("A :: \n",a)b= np.arange(9,0,-1).reshape(3,3)print("\nB ::\n",b)#덧셈add_operator_result = a + bprint("\nResult of A + B\n",add_operator_result)add_method_result = np... 2024. 9. 12.
Numpy ndarray shape 변경 # Numpy ndarray shape 변경..?머신 러닝을 알고리즘 적용을 위해서나 이미지 데이터를 딥러닝에 적용시 등의 사례에서 볼 수 있듯이 각 알고리즘에서 정해진 ndarray의 shape에 맞게 각 데이터의 shape 변경이 필요하다.다음은 numpy의 ndarray의 shaep을 변경하는 방법을 나엻한 것이다.  numpy.reshape()numpy.resize()numpy.newaxisnumpy.squeeze()다른 shape 변경을 위한 함수가 많이 존재하지만 대표적으로 위의 함수를 정리하도록 하겠다. # 각 함수의 API Reference 정리 예시 코드 # numpy.reshape()API Reference :: numpy.reshape()# 파라미터 정리a (array_like) : .. 2024. 9. 12.
Numpy :: 데이터 타입 # Numpy 데이터 타입 Numpy 데이터 타입은 아래와 같이 정리할 수 있다. numpy.int (정수)numpy.float (실수)numpy.complex (복소수)numpy.bool (불리언)numpy.object (파이썬 객체)numpy.str (문자열)numpy.int와 numpy.float의 경우 뒤에 bit를 의미하는 숫자를 붙여 특정 값 범위만큼의 수 표현이 가능한다.(ex:numpy.int16은 Integer(-32768 ~ 32767)범위의 수를 표현 가능, numpy.int8은 Byte(-128 ~ 127) 범위의 수를 표현 가능) # ndarray 요소 데이터 타입 변경 방법 # 방법 1 :: ndarray 생성시 인자로 dtype을 지정하는 방식import numpy as npd.. 2024. 9. 12.
Numpy 자료구조:: ndarray 생성 ndarray에 대한 설명은 이전 포스팅을 참고하면 된다.2024.09.09 - [공부한 것들../Numpy] - Numpy 자료구조 :: ndarray (N- Dimension Array) Numpy 자료구조 :: ndarray (N- Dimension Array)# Numpy 자료구조 :: ndarrayNumpy 라이브러리의 주요 자료구조는 ndarray로 다차원 데이터를 저장하며 여러 연산 및 인덱싱에 필요한 툴을 제공한다.위의 사진은 n차원의 배열을 시각화하여 표현한 것bottle-an00.tistory.com # ndarray 생성 방법ndarray 생성 방법은 아래와 같은 방법이 있다. 여러 방법에 대한 api reference를 각각 살펴보고 예시 코드를 실행해보아 ndarray 생성 방법을.. 2024. 9. 11.
Numpy 자료구조 :: ndarray (N- Dimension Array) # Numpy 자료구조 :: ndarrayNumpy 라이브러리의 주요 자료구조는 ndarray로 다차원 데이터를 저장하며 여러 연산 및 인덱싱에 필요한 툴을 제공한다.위의 사진은 n차원의 배열을 시각화하여 표현한 것이다. 위의 데이터를 저장하는 ndarray는 아래의 구성요소를 갖는다.형태 (shape)원소의 수 (size)저장된 데이터 타입 (dtype)축 (axis)각 차원의 shape와 axis 방향은 위의 그림과 같이 표현된다.Numpy의 ndarray 자료구조는 아래와 같은 장점을 가지고 있다.다차원 데이터 지원: 1차원 벡터부터 N차원 배열까지 자유롭게 다룰 수 있어 복잡한 데이터 구조를 효율적으로 관리할 수 있다.동일한 데이터 타입 유지: 배열 내 모든 요소가 같은 데이터 타입을 가지므로, .. 2024. 9. 9.

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