Tasha's devlog

#코드잇 데이터 사이언스 강의 듣는 중 넘파이는 진짜 너무 편리해서파이썬은 for문으로 연산하려는 값을 하나씩 확인해줘야 하는 데 그냥 더 해주면 됨. #python...for i in range(len(array1)): array1[i] = array1[i] * 2#이걸 그냥 넘파이는 변수에다가 냅다 곱해주면 되고, 값을 저장하고 싶으면#변수 명을 주면 됨. #array1 = array1 * 2array1 * 2  - 불린 인덱싱 / 마스킹- 특정 조건에 따라 가리는 것을 의미함. - 불리안도 그냥 np.array에 확인하고 싶은 수식 여부만 작성하면 됨. array1 = np.array([2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31])array1 > 4#해당 값은 전부 Tru..

인덱싱은 python이랑 거의 같음 기본적으로 [0]에서 시작하는 게 같고,[-1]이 제일 끝인 것도 같음.  - 한 번에 여러 개를 인덱싱할 수도 있음. - 인덱싱할 위치를 지정한 배열을 만들고, 그것을 배열에 적용하는 것도 가능. import numpy as nparray1 = np.array([2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31])array1[0] #2array1[5] #13array1[-1] #31array1[[1, 3, 4]] #array1([3, 7, 11])array2 = np.array([2, 1, 3])array1[array2] #array([5, 3, 7]) - 슬라이싱도 기본적으로 똑같음 - array1[ :6] --> 0(처음)부터 5까지- arra..

주피터 노트북으로 하는 중 - 넘파이 배열은 numpy.array로 만들어줌. 타입은 numpy.ndarray --> n dimentional array--> 3차원도 가능하기 때문import numpy#1차원 배열은 파이썬 리스트를 array 메소드의 파라미터로 넣어줌array1 = numpy.array([2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31])array1#array([2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31])#배열 타입type(array1)#numpy.ndarray#배열 모양; 차원 확인array1.shape#(11,)#요소 개수array1.size#11#----------#2차원 배열은 행마다 []로 끊어줌.array2 = numpy...