[python] numpy(넘파이) 인덱싱, 배열합치기, 사칙연산, 최대최솟값 - 사용가이드 2편
지난글에 이어서 정리해봄 4. 데이터 인덱싱, 슬라이싱인덱싱은 리스트에서도 많이 다룬 개념이다. 배열이던 리스트던 요소값에 주소가 할당되는데 그 주소값을 이용해 요소값에 접근하는것을 인덱싱(indexing)이라고 한다. 넘파이 배열의 인덱싱방식은 리스트와 유사하다.import numpy as nparray_a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]],int)array_a[0][2]위 배열에서 숫자 3을 인덱싱하려면 위와같이 할수있다. 리스트에서의 인덱싱방식과 동일하게 배열명[상위랭크1 인덱스][상위랭크2 인덱스].... 이런식으로 하면된다. 여기서 상위랭크라는것은 .. 가장 높은차원의 위치값부터 인덱싱하는것을 의미한다. 예를들어 Rank3의 3차원 텐서의경우 [평면의 인덱스][행 인덱스][열 인덱..
[python] numpy(넘파이) 배열생성, 구조 변경, 속성 - 사용가이드 1편
1. 배열생성 (array)import numpy as np array_a = np.array([1,2,3.14,4],int) 넘파이는 외부 라이브러리이기때문에 import해 사용해준다. (형식상 외부라이브러리지만 사실상 표준라이브러리처럼 사용된다..) import numpy as np는 numpy를 불러와서 앞으로 이 코드안에선 numpy를 np라는 약자로 사용할것을 선언한다. (약자는 맘대로 지어도된다.) 간단한 배열을 생성해보자. 배열생성함수는 np.array(배열정보, 타입)의 형식이다. (만약 위에서 as np를 안썼다면 numpy.array라고 길~게 써야할것이다.) 위에서처럼 배열정보를 입력해 int 타입으로 출력하면 [1,2,3,4]가 출력된다. 배열정보에서 3번째 element는 3.14..