728x90 numpy6 [NumPy] NumPy 배열의 인덱싱과 슬라이싱 NumPy 배열에서 원하는 데이터를 추출하는 방법NumPy 배열은 Python 리스트처럼 인덱싱과 슬라이싱을 지원한다. 다만, NumPy 배열은 다차원 배열을 지원하므로 데이터를 보다 직관적이고 효율적으로 추출할 수 있다. 인덱싱과 슬라이싱은 데이터를 탐색하고 전처리할 때 매우 유용하다. 1. 인덱싱import numpy as np# 10x10 매트릭스 생성mat = np.arange(0, 100).reshape(10, 10)# 0번째 행, 1번째 열의 값 접근print(mat[0, 1]) # 출력: 1위 코드에서는 2D 배열에서 특정 요소를 추출한다. mat[0, 1]은 첫 번째 행(0)과 두 번째 열(1)에 위치한 값인 1을 반환한다. 2. 슬라이싱NumPy 배열에서 슬라이싱은 부분 배열을 추출하는.. 2025. 1. 28. [NumPy] NumPy 배열의 모양 변경하기 (Reshaping) NumPy 배열을 원하는 형태로 변경하는 방법NumPy에서는 배열의 모양을 쉽게 변경할 수 있다. reshape() 메서드를 사용하면 1D 배열을 2D, 3D 배열 등 원하는 차원으로 변형할 수 있다. 이 방법을 사용하면 데이터를 보다 효율적으로 다룰 수 있다. import numpy as np# 1D 배열 생성arr = np.arange(0, 10)# 2x5 형태로 변환reshaped_array = arr.reshape((2, 5))print(reshaped_array)"""[[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]]""" 이 예제에서:먼저 10개의 요소를 가진 1D 배열을 생성한다.그 배열을 2x5 형태의 2D 배열로 변형한다. 즉, 2개의 행과 5개의 열을 가진 배열로 변경된다.중요한 점: 변형 .. 2025. 1. 28. [NumPy] 배열의 유용한 메서드 NumPy 에 있는 다양한 메서드를 통해 배열의 최댓값, 최솟값, 평균값 등을 손쉽게 계산할 수 있다. arr.max(): 배열에서 최댓값을 반환한다. arr.argmax(): 배열에서 최댓값이 위치한 인덱스를 반환한다.arr.min(): 배열에서 최솟값을 반환한다.arr.argmin(): 배열에서 최솟값이 위치한 인덱스 를 반환한다.arr.mean(): 배열의 평균값을 반환한다.import numpy as nparr = np.array([10, 20, 5, 40, 15])print("Max value:", arr.max()) # 최댓값: 40print("Index of max value:", arr.argmax()) # 최댓값의 인덱스: 3print("Min value:", arr.mi.. 2025. 1. 24. [NumPy] NumPy에서 랜덤 숫자 생성하기 NumPy는 데이터 분석과 머신러닝에서 중요한 랜덤 숫자 생성 기능을 제공한다. NumPy에서 자주 사용하는 랜덤 숫자 생성 도구인 np.random.seed, np.random.randint, 그리고 np.random.rand를 알아보자. 1. np.random.seed()랜덤 시드를 설정하면 동일한 랜덤 숫자를 반복적으로 생성할 수 있기 때문에 코드 실행마다 같은 결과를 얻을 수 있기 때문에 재현 가능성(reproducibility) 을 확보할 수 있다.import numpy as np# 랜덤 시드 설정np.random.seed(101)# 0 이상 100 미만의 정수 10개 생성arr = np.random.randint(0, 100, 10)print(arr)### 출력[95 11 81 70 63 87.. 2025. 1. 23. 이전 1 2 다음 반응형