Continuous Challenge

numpy 자료형(data type) int, float, bool(True/False) - 정수형(int : integer) 부호가 있는 정수형 : int8(-127~127), int16(-32768~32767), int32, int64 부호가 없는 정수형 : uint(Unsigned integer) : uint8(0~255), uint16(0~65535), uint23, uint64 - 실수형(float) float16, float32, float64 - 복소수형(complex) complex64 : 두 개의 32비트 부동소수점으로 표시되는 복소수 complex128 : 두 개의 64비트 부동소수점으로 표시되는 복소수 - 데이터의 타입을 알아보기 위한 함수 : dtype arange()

numpy 연산 - 연산자를 이용할 경우에는 +. -, *, / - 함수를 사용할 경우에는 add(), subtract(), multiply(), divide() 배열 a와 배열 b가 있을 때, a + b는 a[0]+b[0], a[1]+b[1], ... 와 같은 방식으로 연산 후, 그 결과를 리턴한다. numpy에서 vector와 matrix의 product(행렬곱셈)를 구하기 위해서 dot()함수를 이용한다. [1, 2] [5, 6] [1*5 + 2*7, 1*6 + 2*8] [3, 4] [7, 8] [3*5 + 4*7, 3*6 + 4*8] numpy에서는 배열 간의 연산을 위한 여러 함수들을 제공한다. - sum() : 각 배열의 요소를 더하는 함수. - product() : 배열의 요소들을 곱하는 함..

numpy 슬라이싱 정수 인덱싱(integer indexing) numpy 배열 a에 대해서 a[[row1,row2], [col1,col2]]는 a[row1,col1]과 a[row2,col2]라는 두 개의 배열 요소 집합을 의미한다. 부울린 인덱싱(boolean indexing) 부울린 인덱싱 배열을 생성할 때 표현식으로 이용하기 - 배열 a에 대해서 짝수인 배열 요소만 True로 지정하겠다 하면, b_arr = (a%2==0)

Anaconda 3.7 (2020.01.04 기준 최신버전) 설치 Numpy 설치 (pip3 install numpy) Pandas 설치 Numpy/Pandas 소개 - 고급데이터 분석 혹은 수치계산 시 사용. Numpy - 과학 계산을 위한 라이브러리로 다차원 배열을 처리하는데 필요한 여러 기능을 제공한다. (수치계산 시 사용. 대표적으로 다차원배열, 좀 더 높은 수준의 수학 함수 제공. 과학 수치 계산에서 뛰어난 모듈로 알려져있음.) - numpy 배열 동일한 타입의 값들을 갖는다. 배열의 차원을 rank라고 한다. shape : 각 차원의 크기를 튜플로 표시한 것. 예) 2행 3열인 2차원 배열은 rank값은 2이고, shape(2,3) - numpy 배열 생성 1) 파이썬의 리스트를 사용하는 방법..