정렬 a = np.array([[4,3,5,7], [1,12,11,9], [2,15,1,14]]) a np.sort(a) # axis=-1 또는 axis=1 과 동일 np.sort(a, axis=0) a.sort(axis=1) # a 값을 변화시킴 a argsort를 활용한 sort 방식 a = np.array([42, 38, 12, 25]) j = np.argsort(a) j a[j] np.sort(a) 고급 인덱싱 - 인덱스 배열을 사용한 인덱싱 a = np.array([[1,2],[3,4],[5,6]]) a print(a[[0,1,2],[0,1,0]]) # a[0,0] a[1,1] a[2,0]을 인덱스로 하는 1차원 배열(shape=(3,))을 출력해준다. a = np.array([[1,2],[3,..
벡터화 연산 명시적으로 반복문을 사용하지 않고도 배열의 모든 원소애 대해 반복연산을 할 수 있습니다. data = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] answer = [2 * d for d in data] answer x = np.array(data) x 2 * x list_samp = [_ for _ in range(3)]print(list_samp*5) a = np.array([1,2,3]) b = np.array([10,20,30]) 2*a+b a == 2 b > 10 (a == 2) & (b > 10) x = np.arange(1, 10001) y = np.arange(10001, 20001) %%time 해당 매직메서드를 통해 파이썬에서 실행시간을 구할 수 있다. 아래 예시를 통해 벡터화 연..
python이 다른 언어보다 느린 이유. data = 이진 데이터 dimensions : 배열 구조 strides = 증감크기(type 크기) length = 시퀀스 길이 items = 요소(주소) NumPy 배열 숫자 데이터를 더 쉽고 편리하게 다룰 수 있게 도와주는 패키지 숫자 데이터를 효과적으로 다룰 수 있다 그래서 데이터 과학이나 분석에 많이 사용되는 패키지다. 다차원 배열 자료구조 클래스인 ndarray(N-dimensional Array) 클래스를 지원한다. 벡터와 행렬을 사용하는 선형대수 계산에 주로 사용된다. 배열(array)이란 순서가 있는 같은 종류(type)의 데이터가 저장되며 요소 개수가 변경 불가능한 자료형이다. 그래서 구조적으로 더 빠른 연산을 보여주며 메모리가 더 효율적이다. ..
