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[NumPy] NumPy로 배열을 생성하는 방법 NumPy는 배열을 다양한 방법으로 쉽게 생성할 수 있는데, 그 중에서도 자주 사용되는 함수들이 있다. 1. np.arange()np.arange()는 일정 간격의 값을 가지는 배열을 생성할 수 있다. 기본적으로는 0부터 시작해서 지정한 숫자까지 값을 생성하는데, 원하는 간격으로 숫자를 설정할 수도 있다.import numpy as np# 기본 설정: 0부터 10까지 (10은 포함되지 않음), 1씩 증가array1 = np.arange(0, 10)print(array1) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]# 사용자 지정 증가 폭array2 = np.arange(0, 10, 2)print(array2) # [0 2 4 6 8] 첫 번째 예시는 0부터 10까지 (10은 포함되지 않음) 1씩 증가하.. 2025. 1. 22.
[NumPy] Python 리스트와 NumPy 배열의 차이점 Python을 사용하다 보면 리스트랑 NumPy 배열을 헷갈릴 때가 있다. 겉으로는 비슷하게 생겼지만, 실제로는 역할과 특징이 많이 다르다.  import numpy as npmylist = [1, 2, 3]myarray = np.array(mylist)print("List:", mylist) # [1, 2, 3]print("Array:", myarray) # [1 2 3]print("Type of list:", type(mylist)) # print("Type of array:", type(myarray)) #  Python 리스트 리스트는 다양한 데이터 타입을 하나의 리스트에 저장할 수 있는 자료구조이다. (Int/Float, String, Boolean 등 서로 다른 데이터 타입을 섞어서 저.. 2025. 1. 21.
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