DAY64: 파이썬 기초 학습 | numpy 학습

파이썬 머신러닝 판다스 데이터 분석 국내도서 저자 : 오승환 출판 : 정보문화사 2019.06.15 상세보기

numpy 개념 정리

pandas 를 쓰기 위해 numpy의 동작원리를 익혔습니다.

아나콘다 설치해서 쥬피터 노트북 써도 되고, 저는 컴퓨터 하드웨어가 좋지 않아 코랩으로 진행했습니다.

2020/10/07 - [Machine Learning | Deep Learning/Jupyter Notebook] - 아나콘다 네비게이터에서 쥬피터 노트북, 쥬피터 랩 실행하기 | 토큰 token 찾기

아나콘다 네비게이터에서 쥬피터 노트북, 쥬피터 랩 실행하기 | 토큰 token 찾기

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매직 명령어

• 파이썬 자체에서는 존재하지 않는 명령어.
  • % 기호를 붙여서 사용
  • %magic

list 만들기

list_1 = [i for i in range(10)]
list_1
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

운영체제 명령어

• ! : 운영체제 명령어를 실행할수 있다.

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numpy

• 산술연산을 위한 패키지
  • ndarray (다차원 배열) 배열 연산 + 브로드캐스팅 기능을 이용해 연산 가능하게 해준다.
  • 장점 : 반복문을 작성할 필요가 없다.
  • 선형대수, 난수 생성
• numpy 산술데이터 처리만 가능한 라이브러리, pandas 통계 분석 처리를 위한 라이브러리

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Numpy를 활용한 array 생성

import numpy as np
my_arr = np.arange(1000)
my_arr?
Type:            ndarray
String form:    
[  0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10  11  12  13  14  15  16  17
           18  19  20  21  22  23 <...> 976 977 978 979 980 981 982 983 984 985 986 987 988 989
           990 991 992 993 994 995 996 997 998 999]
Length:          1000

 

Numpy ndarray : 다차원 배열 객체

• numpy 는 ndarray라고 하는 N차원 배열 객체 사용

# ndarray 객체 생성

data = np.random.randn(2,3)
data
array([[-2.20120626, -1.44865305,  1.17349031],
       [-0.64528038, -0.0773636 , -0.43275259]])

# ndarray shape 확인

data.shape
(2, 3)

# ndarray 의 사칙연산

data *10
array([[-22.01206265, -14.48653046,  11.73490311],
       [ -6.45280377,  -0.77363601,  -4.32752594]])
       
data + data
array([[ 1.84461249, -3.02879517,  3.16067164],
       [-0.68505531, -2.21637504, -1.14339954]])