오우진

▶ 넘파이 (NumPy) 1. 다차원 배열의 수치계산에 유용하다 2. 넘파이의 데이터 구조는 배열(array)이다 3. 배열은 동일한 자료형을 가진 원소들의 다차원 구조로 되어 있다. (메모리 사용 효율적) 4. 배열은 리스트와 비슷하게 생겼지만 더 빠르고 메모리사용이 효율적이다.(동일한 데이터 타입 요소이므로 타입정보 따로 저장 불필요 하기 때문에) 5. 데이터 분석 및 머신 러닝에 많이 사용됨 6. 리스트보다 수행 속도 현저히 빠름(C로 구현되어 있어 연산이 빠름) arr = np.array( [1,2,3] , [4,5,6] ) ▶ 넘파이 배열의 특징 1. 다차원 배열: 1차원 및 다차원 배열 생성가능 2. 인덱싱 용이: 불리언마스크, 정수 배열 인덱싱 등이 가능 3. 유니버셜 함수: 배열의 요소별 ..

●CSV예제 파일을 다운받아 주세요 **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** [파이썬 예제] Numpy 1- 최대 학급수/학생수/교사수 찾기 ●CSV예제 파일을 다운받아 주세요 **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** import csv f = open('school_2019.csv', 'r', encoding='utf-8') #school_2019.csv 파일을 열어서.. oujin.tistory.com import csv import numpy as np f = open('school_2019.csv', 'r', encoding='utf-8') lines = csv.reader(f) header = next(lines) list_data = [..

●CSV예제 파일을 다운받아 주세요 **입력하는 코드가 있는 파일과 같은 폴더에 위치해 있어야 합니다** import csv f = open('school_2019.csv', 'r', encoding='utf-8') #school_2019.csv 파일을 열어서 읽기 lines = csv.reader(f) #csv.reader()를 이용하여 파일 f를 한줄씩 읽습니다 header = next(lines) #데이터의 맨윗줄 헤더 부분을 넘깁니다 print(header) list_data = [] #한줄씩 읽어온 데이터를 넣을 빈리스트를 준비합니다. for line in lines : list_data.append(line[:]) #append를 사용하여 한줄씩 읽어온 데이터를 list_data에 추가해 줍니..

● Numpy는 기본적으로 배열의 구조로 되어있다. 또한 다차원 배열, 배열 간 연산, 배열의 정렬 등의 기능도 제공한다. ● Numpy에서의 핵심은 다차원을 지원하는 배열 객체 ndarray 이다. ● ndarray 객체는 리스트와 같은 배열 형태로 되어 있지만, 리스트보다 훨씬 더 편리한 기능을 제공한다. ● 배열 객체 ndarray를 생성하는 가장 간단한 방법은 Numpy의 array() 메소드를 이용한는 것이다. ● ndarray 객체의 모든 요소는 int32(32비트 정수형), float64(64비트 실수형) 등과 같이 동일한 데이터 형을 가진다. 이렇게 함으로써 배열 연산 시 처리 속도가 빨라진다 ▶ 1. 배열 생성하는 방법 import numpy as np data = np.array([1,..