본문 바로가기

Python for Data Science26

파일에서 데이터 불러오기 2024. 9. 20.
실습예제 3 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 9. 18.
실습예제2 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 9. 18.
실습예제 1 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 9. 18.
6-3. 배열 분할 - vsplit, hsplit https://colab.research.google.com/drive/1bk-zEuO0F5ObM6_b-cVuZmQ-QVyBgnWL?usp=sharing 2024. 9. 18.
6-2. 배열 간의 병합 - append, vstack, hstack, concatenate https://colab.research.google.com/drive/1bWAZHKc4OApTX36SXIkqgKj1ziLmU2HV?usp=sharing 2024. 9. 18.
6-1. 배열의 원소 추가 및 삭제 - insert, delete https://colab.research.google.com/drive/1u_j5N9yZ9DmVePfWId6G3Pox8P_8Cjjd?usp=sharing np6-1.ipynbColab notebookcolab.research.google.com 2024. 9. 18.
5-2. 전치행렬 https://colab.research.google.com/drive/1MR94WFnt8S0rat0842jha6N3vZ3Ylsup?usp=sharing 2024. 9. 17.
5. 배열의 형태 변경 - reshape, resize, ravel https://colab.research.google.com/drive/1oYCocVqsIoH4pqZ20hdice2w-e5mYTyI?usp=sharing 2024. 9. 17.
4. 배열의 정렬 https://colab.research.google.com/drive/1mah70iE0KQMzbU8V0BWkNFvWLgMIJqOK?usp=sharing 2024. 9. 17.
3-6. 벡터 연산의 장점 https://colab.research.google.com/drive/1ecUpkKFkX5Ri6y6lUdM52kQioSVq6BxU?usp=sharing 2024. 9. 16.
3-5. 브로드캐스팅 https://colab.research.google.com/drive/1gV1KQIFIxSknJhGk6H4TLc2nSR_A6Bef?usp=sharing 2024. 9. 16.
3-4. 배열의 연산4 - 비교연산/삼각함수 https://colab.research.google.com/drive/1O4pi4LBmR5Ymz_OOD5nMAXDtDmK5gfcN?usp=sharing 2024. 9. 16.
3-3. 배열의 연산3 - min/max/sum/mean/std/cumsum/median https://colab.research.google.com/drive/1TeSOuu46pRC0PRF6PjzkQyRwUUQUGPqO?usp=sharing 2024. 9. 16.
3-2. 배열의 연산2 - 내적(dot product), 절대값, 올림, 내림, 반올림, 버림) https://colab.research.google.com/drive/1o3YzI44ep7DTEF95aAmr4lKkDJePp7sb?usp=sharing 2024. 9. 16.
3-1. 배열의 연산1 - 사칙연산/제곱/제곱근/몫/나머지 https://colab.research.google.com/drive/1uSdBOafd9zsexKOGQXFBVonNZ4yZjrCC?usp=sharing 2024. 9. 16.
2-3. 배열의 boolean인덱싱 https://colab.research.google.com/drive/14-ASVyK6jr4L10Z2e_wLLuxjvM2Qi-RO?usp=sharing 2024. 9. 16.
2-2. 배열의 fancy인덱싱 https://colab.research.google.com/drive/163JucjaO-QCKjchRWgdfA_XvylTi-Ht7?usp=sharing 2024. 9. 16.
2-1. 배열의 index 접근하기 https://colab.research.google.com/drive/1B36oh6qDppCP5hVrB8LDOq8_AkYT4YfF?usp=sharing 2024. 9. 16.
1-6. 시드 값을 통한 난수 생성 제어 https://colab.research.google.com/drive/1wIkdnA1YPF-F7ii5c6FCNUWnQz8qDutf?usp=sharing 2024. 9. 16.
1-5. 난수로 N차원 배열생성하기 - rand, randn, randint(표준편차) https://colab.research.google.com/drive/1RYPhg0GO9Xr9EUzQl6CCpbJ8W2WkRaMs?usp=sharing np05.ipynbColab notebookcolab.research.google.com 2024. 9. 16.
1-4. 특정 범위의 값을 가지는 N차원 배열 생성하기 - arange, linspace, logspce https://colab.research.google.com/drive/1v46uLQYC8q4I7Q4rLBJ_TMOCi-jG3JwN?usp=sharing 2024. 9. 16.
1-3. 정해진 형식의 N차원 배열 생성하기 - zeros, ones, full, eye https://colab.research.google.com/drive/1_m9kLu6V8-ji2-b9zBrrJ3iiEm6bRCPP?usp=sharing np03.ipynbColab notebookcolab.research.google.com 2024. 9. 16.
1-2. N차원 배열의 데이터 타입 https://colab.research.google.com/drive/19CvxnM390DHigLSNSp-uTnFzLLwO-rcl?usp=sharing 2024. 9. 16.
1-1. N차원 배열 생성하기 Colab 열기  np01.ipynbColab notebookcolab.research.google.com 2024. 9. 16.
N차원 배열의 개념 1차원 배열# 선언 # 1차원 배열 [4]array_1d = [1, 2, 3, 4]   2차원 배열# 선언# 2차원 배열 [2][3]array_2d = [ [1, 2, 3], # 첫 번째 행 [4, 5, 6] # 두 번째 행]axis=0은 행, axis=1은 열을 가르킨다. 3차원 배열# 선언# 3차원 배열 [2][3][4] -> 크기가 3행 4열인 2차원 배열의 개수가 2개인 다차원 배열array_3d = [ [ [1, 2, 3, 4], # 첫 번째 2차원 배열의 첫 번째 행 [5, 6, 7, 8], # 첫 번째 2차원 배열의 두 번째 행 [9, 10, 11, 12] # 첫 번째 2차원 배열의 세 번째 행 ], [ .. 2024. 9. 16.