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 ..

1 2 3 4 5 6 #오름차순 list = [6,4,-14,2,84,-5,16,35] list.sort() print(list) #내림차순 list.sort(reverse=True) print(list) cs [-14, -5, 2, 4, 6, 16, 35, 84] [84, 35, 16, 6, 4, 2, -5, -14] 출처: 예제 중심 파이썬 입문

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 a = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100] #index() : ()안의 값의 인덱스를 찾기 x = a.index(30) print(x) #pop() : del a[x]와 동일, ()안에 인덱스를 입력하면 해당 인덱스의 값을 추출 a.pop(2) print(a) #remove : ()안에 값을 입력하면 해당하는 값을 삭제 a.remove(90) print(a) #clear() : 리스트의 모든 요소 제거 a.clear() print(a) Colored by Color Scripter cs 2 [10, 20, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100] [10, 20, 40, 50, 60..

▶append : 넣고자 하는 리스트의 맨 뒤에 붙이기, 리스트의 값 자체가 변경됨, 넣고싶은것을 통째로(그 자체)로 입력됨 ex) 리스트명.append( '넣고싶은것 문자', 숫자,리스트) -넣고싶은것이 리스트 일때 1 2 3 4 a = ['red', 'green', 'blue'] y=[8888,'HI'] a.append(y) print(a) cs ['red', 'green', 'blue', [8888, 'HI']] -넣고싶은것이 리스트속의 리스트 일때 1 2 3 4 a = ['red', 'green', 'blue'] y=[[8888,'HI']] a.append(y) print(a) cs ['red', 'green', 'blue', [[8888, 'HI']]] -넣고싶은것이 문자열 일때 1 2 3 4 ..