np.reshape(array, reshape) - 기존 데이터는 유지하면서 차원과 shape만을 바꾼 배열을 반환 - array: reshape할 ndarray - newshape: 변경하고자 하는 shape값(튜플) np.reshape(array, newshape) array.reshape(newshape) array.reshape(-1, N) - 기존 데이터를 유지하면서, shape을 변경하는 방식 - shape은 주어진 N에 따라 자동으로 추정되어 변경됨 - -1의 자리는 가변적 array.reshape(-1, N)
NumPy의 데이터 타입 - np.int64: (64비트) 정수 - np.float64: (64비트) 실수 - np.complex: 복소수 - np.bool: 불리언(True, False) - np.object: 파이썬 객체 - np.str: 문자열 정수형(Integer) 데이터 타입 - numpy.int는 음수와 양수를 표현하는 정수형 데이터 타입 - 뒤에 오는 숫자는 bit의 개수를 의미함(int8 -> 2^8 = 256개만큼의 정수 표현이 가능함) 데이터 타입 변경 1) ndarray 생성 시, 인자로 dtype을 지정하는 방식 import numpy as np data = [1, 2, 3] cpx_arr = np.array(data, dtype=np.complex) str_arr = np.arra..
ndarray - NumPy는 다양한 차원의 배열을 효율적으로 다룰 수 있는 라이브러리 - NumPy는 ndarray(N-Dimension Array)라는 핵심 자료구조를 제공한다. - 대규모의 데이터 집합을 담을 수 있는 매우 빠르고 유연한 핵심 자료구조 1차원 ndarray의 구성요소: Vector - 형태(shape): (n,) - 원소의 수(size): n - 저장된 데이터 타입(dtype) 2차원 ndarray의 구성요소: Matrix - 형태(shape): (n, n) - 원소의 수(size): n * n - 저장된 데이터 타입(dtype) ndarray의 Attribute - 형태(shape): ndarray.shape - 원소의 수(size): ndarray.size - 저장된 데이터의 타..
NumPy 라이브러리 소개 - Numerical Python의 줄임말 - 대규모의 고성능 수치 계산을 위한 파이썬 라이브러리 - N차원의 배열을 효율적으로 다룰 수 있는 라이브러리 - https://numpy.org/ NumPy Powerful N-dimensional arrays Fast and versatile, the NumPy vectorization, indexing, and broadcasting concepts are the de-facto standards of array computing today. Numerical computing tools NumPy offers comprehensive mathematical functions, random number g numpy.org N차원..
https://www.tiobe.com/tiobe-index/ index | TIOBE - The Software Quality Company TIOBE Index for March 2022 March Headline: Lua is back in the TIOBE index top 20 Scripting language Lua is back in the top 20 of the TIOBE index. In its heyday in 2011, Lua briefly touched a top 10 position. Whether this is going to happen again is unknown www.tiobe.com Python - 세계적으로 가장 대중적인 언어 중 하나 - 높은 생산성, 확장성 ->..
