파이썬 기초

-numpy 

- 파이썬에서 대규모 다차원 배열을 다룰 수 있도록 도와주는 라이브러리

- 많은 2차원 이상의 데이터들을 처리하는 거 도와줌 

 

데이터의 대부분은 숫자 배열임 

이미지를 확대하면 픽셀이 있겠지 이 거를 보면 명암을 숫자로 나타내어 하나의 데이터화가 가능하고 주파수 또한 높낮이를 숫자로 나타내어 데이터로 변환을 할 수가 있지 

 

넘파이는 반복문 없이 배열을 처리할 수 있어서 빠른 연산이 가능하고 메모리를 효울적으로 사용가능 

리스트 <<< 넘파이 

 

list

arr = list(range(5))

print(arr)  # [0,1,2,3,4]  <- 콤마로 구분한다 

print(type(arr)) # class 'list' 1차원의 리스트 배열 

 

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numpy  배열 생성 및 출력 형태 확인  임마가 빅데이터에 쓰이는 이유는 list()보다 빠른 연산과 메모리 효율이 좋아서임 

 

import numpy as np 

# numpy를 np로 별칭부여 

np_arr = np.arry(range(5))

print(np_arr)  # [0 1 2 3 4 ] 공백으로 구분 

print(type(mp_arr))  # class 'numpy.ndarray' = n차원의 배열임 

 

 

** 콤마로 구분은 list // 공백으로 구분하는 거는 배열 = numpy

 

 

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배열의 기초 

 

dtype

- 리스트와는 달리 같은 데이터 타입만 가능하다 

arr = np.array([0,1,2,3,4], dtype=float)

print(arr) -> [0. 1. 2. 3. 4.]  = 실수

print(arr.astype(int))   -> [0 1 2 3 4 ] = 정수 

 

 

ndarray 의 차원 관련 속성  

1) ndim 

- n + dimension = n차원 

- 2차원이면 값 2 

 

2) shape 

- 행이나 열 수 알려줌 

 

 

1) indexing

- 배열의 자릿수를 이용하여 값을 찾아냄

 

2) slicing

- 인덱스의 값으로 배열의 일부분을 ㅏㄱ져온다 

 

 

boolean indexing

- 배열의 각 요소의 선택여부를 boolean mask를 이용하여 지정한다 

1) 조건에 맞는 데이터를 가져온다 -> 조건 > < = 등을 사용 

2) 참인지 거짓인지 알려준다  -> 결과값은 true / false 

 

fancy indexing

- 배열의 각 요소 서택을 index 배열을 전달하여 지정함