[Numpy] ndarray 인덱싱, 슬라이싱, 정렬
Normal indexing matrix = np.random.randint(1,10, (4,4)) print(matrix) """ [[4 6 2 6] [2 4 2 6] [7 2 6 1] [8 1 4 1]] """ # 기존 파이썬 인덱싱 방법 print(f'{matrix[0]} {matrix[0][1]}') # [4 6 2 6] 6 # [행, 열] 표기법 print(f'{matrix[1][3]} {matrix[1, 3]}') # 6 6 # [...] 표기법 가능 print(matrix[1:3, 2:5]) print(matrix[1, ...]) print(matrix[1,:]) """ [[2 6] [6 1]] [2 4 2 6] [2 4 2 6] """ Boolean indexing & Fancy index..
2023. 2. 16.
[Numpy] ndarray 생성, 추가, 수정, 삭제
list > numpy.ndarray 생성 및 타입 설정 list_1 = [50,30,5,56,6,65,7,4,3,63,36,4,5,6,34,55] arr = np.array(list_1) # 여러 차원 배열도 가능 print(arr, arr.dtype, '\n') arr = np.array(list_1, dtype='f4') # 타입 설정 가능 print(arr, arr.dtype, '\n') arr = np.array(['abc', 'defasgbg'], dtype='S3') # 문자열 길이 제한 가능 print(arr, arr.dtype, '\n') # 배열 안의 가장 긴 문자열을 크기를 타입으로 사용됨 arr = np.array(['a', 'ab', 'abc'], dtype=np.string_) ..
2023. 2. 11.