본문 바로가기

numpy

 (2)
#7 NumPy시작, 데이터분석 입문_day7😬 🧑‍💻 12/21 슬기로운 코딩생활 1. 타이타닉 실제 데이터로 판다스 2. 넘파이 시작. 3. 일주일 내내 머리 아픈 점 : 강사 설명 들으면 쉬운 거 같은데 시트보면 머리가 하애지고 유튜브 보면 알 거 같은데 나보고 해보라면 못 하겠음 🖊️ 공부기록 NumPy pwd : 위치 1. Numpy arrays 1D array : axis0 2D array : axis0, axis1 3D array : axis0, axis1, axis2 2. Creating arrays a = np.array([1,2,3]) a —>array([1, 2, 3]) 이거는 일차원 구조 b = np.array([(1.5,2, 3), (4, 5, 6)], dtype=float) b —> array([[1.5, 2. , 3. ], ..
numpy를 이용한 행렬 계산 대원칙 : 행렬곱은 기본적으로 모양이 맞아야 가능하다. (m x k) · (k x n) = (m x n) 1. numpy * operator (asterisk) '별 연산자' 또는 '애스터리스크'라고 불리는 곱연산 스칼라 곱을 하는 거라 브로드 캐스팅 가능 형태(shape)가 동일한 두 행렬을 원소끼리(element-wise) 곱하는 연산자 행렬의 크기가 동일하면 * 연산자는 원소끼리 곱하기를 계산한다. 2. numpy.dot 두 벡터(vector)의 내적, 내적곱, 점곱 등을 계산하는 함수 내적(dot): (n,m).dot((m,k)) = (n,k) 3. numpy.matmul (@ operator) 행렬의 곱연산을 위해 정의된 함수이다. numpy dot과 비슷해보이지만, 3차원 이상의 행렬곱을 계산..

티스토리툴바