본문 바로가기

numpy

(2)

제 11장 📒데이터 분석_Numpy-2(연산)📒 📌산술연산 1. 더하기 : +, add() 2. 빼기 : -, subtract() 3. 나누기 : /, divide() 4. 곱하기 : *, multiply() 5. 지수곱 표현 : exp() 6. 제곱근 : sqrt() 7. 로그 : log() 8. 내적(행렬곱) : dot() 🔑더하기와 빼기는 같은 열끼리 연산 작용이 일어나고 곱셈은 행렬곱에 따른 연산작용이 일어난다 🔑 더하기와 곱하기는 앞뒤 순서의 구애를 받지 않지만 빼기와 나누기는 순서에 따라 결괏값이 달라진다는 것을 명심하자 📌Numpy 배열 연산 2. 비교 연산 1) 요소 값에 대한 비교 : ==, != 크기에 대한 비교 : >, =,

제 10장 📒데이터 분석_Numpy-1📒 Numpy Numeriacal Python 파이썬 머신러닝 패키지인 scikit-learn에서 기본 데이터 구조로 사용되어 Numpy 배열 형태의 데이터를 사용 파이썬 기반 데이터 분석 환경에서 행렬 및 벡터 연산에 필요한 다양한 함수를 제공 메모리 소모가 많은 반복문 없이 전체 데이터 배열에 빠른 연산을 처리할 수 있는 표준 수학 함수 배열 : 동일한 특성(데이터 타입) 및 일정한 규칙을 가지는 여러 개의 요소가 나열되어 있는 데이터 집합 파이썬 list 객체를 사용할 때 보다 Numpy의 ndarray 객체를 사용하면 연산 속도가 개선되어 더 많은 데이터를 더 빠르게 처리 📌 라이브러리 가져오기 : numpy as 별칭 선언 이후에는 별칭으로 해당 라이브러리의 기능을 호출할 수 있다. import 라..

이전 1 다음

티스토리툴바