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목록데이터 분석/Numpy 공부 (2)
비둘기 둥지
1. 배열의 차원, shape, 크기 import numpy as np np.random.seed(0) ## 0 ~ 20까지의 숫자 중에서 10개를 랜덤하게 추출해 만든 1차원 배열 x1 = np.random.randint(20, size = 10) ## 0 ~ 10까지의 숫자 중 랜덤하게 추출해 만든 3x4 2차원 배열 x2 = np.random.randint(10, size = (3, 4)) ## 0 ~ 10까지의 숫자 중 랜덤하게 추출해 만든 3x4x5 3차원 배열 x3 = np.random.randint(10, size = (3, 4, 5)) print(f'x3의 차원 : {x3.ndim} \nx3 각 차원의 크기 : {x3.shape}\nx3의 크기 : {x3.size}\nx3의 자료형 : {x..
1. 일반적인 형태의 배열 만들기 import numpy as np ## 실수형 numpy 배열 print('float array : \n', np.array([1, 2, 3, 4], dtype = 'float32')) ## 정수형 numpy 배열 print('\nint array : \n', np.array([1, 2, 3, 4], dtype = 'int')) ## 리스트와 반복문을 이용하면 다차원 numpy 배열을 생성할 수 있음. ## range() 함수를 이용해 반복 변수인 rep ~ rep + 2 까지의 숫자를 배열의 원소로 삽입 print('\n다차원 배열 : \n', np.array([range(rep, rep+3) for rep in [1, 2, 3]])) ## 출력 결과 float arr..