[Python] numpy 배열을 활용한 인덱싱(Indexing)과 슬라이싱(Slicing)
[ numpy 배열을 활용한 인덱싱(Indexing)] 인덱싱(Indexing) numpy를 활용해 배열을 생성하면 원하는 값을 호출하기 위해 인덱싱을 사용합니다. 배열의 원하는 부분만 골라서 호출하기 위함이지요. 먼저 간단한 인덱싱 방법부터 살펴보겠습니다. import numpy as np a = np.arange(15) # 0부터 14까지 배열생성 print(a[0], a[5], a[12]) # 0번째, 5번째, 12번째 배열값 출력 0 5 12 0부터 14까지 정수를 배열에 입력한 뒤 그 중 0번째, 5번째, 12번째 배열값을 출력하는 코드입니다. 2차원 배열의 경우는 아래와 같습니다. 다차원 배열도 같은 방식으로 인덱싱이 가능합니다. a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) pri..
2020. 2. 20.
파이썬 numpy 배열 생성하기
[파이썬 numpy 배열 생성하기] numpy 배열 생성하기 numpy는 기본 데이터형을 배열로 가지며, 수치계산을 위해 배열부터 생성해야 하는데 배열은 1차원 배열부터 다차원 배열까지 생성이 가능하며 방법은 아래와 같습니다. 1차원 배열 a = np.array([0, 1, 2]) [1 2 3] 2차원 배열 b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) [[0 1 2] [3 4 5]] 3차원 배열 c = np.array([[[1], [2]], [[3], [4]]]) [[[1] [2]] [[3] [4]]] 위와 같이 배열을 생성한 후 차원수와 배열 형태를 확인하는 방법은 아래와 같습니다. a.ndim # 차원수 반환 a.shape # 배열 형태 반환. 예시> (2,3) 위 방법외에도 배..
2020. 2. 20.
