[12일차] ASAC 빅데이터 분석가 4기(Python기초-6)

⚙️ Python

📌 NumPy 개요

• NumPy란? : 텐서 연산을 위한 라이브러리

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📌 NumPy 사용

• 다차원 배열 구현

import numpy as np

mathScoreNdarray = np.array([[11,12,13], [21,22,23], [31,32,33]])

print(mathScoreNdarray)

• 다차원 배열 연산
  • np.sum(array) : 배열의 전체 합 구하기
  • np.mean(array) : 배열의 전체 평균 구하기
  • np.mean(array, axis=0) : 배열의 열의 평균 구하기
  • np.mean(array, axis=1) : 배열의 행의 평균 구하기
• np.zeros((n,m)) : 0으로 초기화 된 (n,m) 크기의 행렬을 생성한다.
• np.ones((n,m)) : 1로 초기화 된 (n,m) 크기의 행렬을 생성한다.
• np.arange() : 주어진 interval을 바탕으로 규칙적으로 채워진 행렬을 생성한다.
• 슬라이싱
  • 다차원 배열의 슬라이싱 방법

💡 배열[행 슬라이싱 시작 : 행 슬라이싱 끝, 열 슬라이싱 시작 : 열 슬라이싱 끝]

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])

a[0:2, 0:4]

• 인덱싱
  • 인덱싱의 두 가지 표현법

import numpy as np

a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])

a[0, 0]

a[0][0]

• 브로드캐스팅 : shape이 다른 배열 간에도 산술 연산이 가능하도록 하는 메커니즘

import numpy as np

x = np.array([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9], [10,11,12]])
v = np.array([1,0,1])
y = x + v
print(y)