Python

Python파이썬 데이터 Slicing ( 잘라서 가져오기 )

1차원 배열인 x와 2차원 배열인 X를 만들어준 후 x[2:6+1]과 같이 x의 3번째 인덱스부터, 6+1까지 슬라이싱하면 array([73,54,31,76,91])이 나오게 된다. 2차원 배열인 X는 [ , ] 콤마의 왼 쪽이 행, 오른쪽이 열을 적어주어야 한다. X[1:2+1,1:3+1]을 입력해주게 되면, 위 사진과 같이 array([[57,14,61],[32,95,79]])가 나오게 된다.

Python파이썬 numpy 데이터 억세스

1차원 배열 데이터 억세스 위 사진과 같이 이전에 배웠던 리스트의 데이터 억세스하는 방법이랑 똑같이 접근하여 처리할 수 있다. 다차원 배열의 인덱스 접근 위 사진과 같이 콤마의 왼쪽은 행, 오른쪽은 열을 적어주어서 다차원 배열의 인덱스 접근, 데이터 억세스를 할 수 있다. X[X>70]과 같이 X의 데이터 중에서 70보다 큰 데이터를 가져올 수도 있다.

Python파이썬 numpy axis= 사용법

위와 같이 연산하는 함수들을 사용해 행렬의 최대값 최소값 평균 최대값 등을 구할 수 있다. axis=1은 좌에서 우로 계산하여 값을 출력해주고 axis=0은 위에서 아래로 계산하여 값을 출력해준다.

Python파이썬 numpy 랜덤배열

위에 그림과 같이 import random 을 통해 random 함수를 불러온 뒤 random.random()을 사용하면 0~1까지의 숫자중 하나가 무작위로 나오게 된다. np.random.random() 에 () 숫자를 넣으면 갯수를 선택할 수 있으며 배열로 만들어준다. 위에 사진은 float이 아닌 int 즉 정수의 숫자를 랜덤으로 받고 싶은경우 np.random.ranint()를 사용하면 된다. np.random.ranint(시작 숫자,끝 숫자, 원하는 갯수) 이며 원하는 갯수에 ()를 넣어 2차원배열로 만들 수 있다.