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그리드란? 2차원 영역에 대한 (x,y)의 좌표값 쌍. metplotlib 라이브러리를 사용한다. 변수가 2개인 2차원 함수의 그래프를 그리거나 표를 그리고자 하는 경우 metplotlib 라이브러리 사용한다. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(3) y = np.arange(5) X, Y = np.meshgrid(x, y) print(X) print(Y) plt.title('Grid Points') plt.scatter(X, Y, linewidths=1) # 산점도 plt.show() [코드 실행 결과] 뭔가가 팝업된다..ㅋ [[0 1 2] [0 1 2] [0 1 2] [0 1 2] [0 1 2]] [[0 0 0] [1 1..

zeros, ones, empty(권장), arange, linspace 등의 함수를 사용해서 배열을 생성할 수 있습니다! import numpy as np # zeros() : 크기가 정해져 있는 모든 값이 0인 배열 생성, 인수는 배열의 크기 z_ar = np.zeros(5) print('zeros array 1d \n', z_ar, z_ar.dtype) # 다차원 배열: 인수의 크기를 나타내는 튜플 사용 z_2dar = np.zeros((2, 3)) print('zeros array 2d \n', z_2dar, z_2dar.dtype) # 자료형 입력 지정 dt_z_ar = np.zeros((5, 2), dtype='i') print('zeros array dt \n', dt_z_ar, dt_z_a..

배열 ndarray클래스는 데이터가 같은 자료형이어야 합니다! array명령으로 배열 생성 시 명시적으로 지정하려면 dtype인수 사용합니다. import numpy as np # ---------------------------------------------------------- # 배열에 타입 확인 x = np.array([1, 2, 3]) print(x.dtype) x = np.array([1.2, 2.2, 3.1]) print(x.dtype) x = np.array(['A', 'B', 'C']) print(x.dtype) # Unicode x = np.array([True, False]) print(x.dtype) # ------------------------------------------..

import numpy as np # 배열 인덱싱 # 인덱싱은? 특정 위치의 값을 확인하는것.. a = np.array([0, 1, 2, 3, 4]) print(a[2]) print(a[-1]) a = np.array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]) print(a) print(a[1, 0]) # 1번 행의 0번 열 print(a[1][0]) # 1번 행의 0번 열 print(a[-1, -1]) # 마지막 행, 마지막 열 # 배열 슬라이싱 # 배열 객체로 구현한 다차원 배열의 원소중 복수개에 접근하는 경우 # Slicing 과 comma를 사용 b = np.array([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]) print(b) print(b[0, :]) # 0번째 행 전체 print(b[..

import numpy as np # 1차원 배열의 속성값 a = np.array([1, 2, 3]) print(a.ndim) # 1 print(a.shape) # (3,) # 2차원 배열의 속성값 c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(c.ndim) # 2 print(c.shape) # (2, 3) # 3차원 배열의 속성값 d = np.array([ [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]], [[11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18], [19, 20, 21, 22]] ]) print(d.ndim) # 3 print(d.shape) # (2, 3, 4) [실행 결과] 1 (3,) 2 (2, 3) 3 (2,..

3차원 배열.. import numpy as np # 2x3x4 array d = np.array([ [[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]], [[11, 12, 13, 14], [15, 16, 17, 18], [19, 20, 21, 22]] ]) print(d) print(len(d)) print(len(d[0])) print(len(d[0][0])) [코드 실행 결과] [[[ 1 2 3 4] [ 5 6 7 8] [ 9 10 11 12]] [[11 12 13 14] [15 16 17 18] [19 20 21 22]]] 2 3 4

2차원 배열이란, 표라고 생각하면 된다! 2차원 배열 import numpy as np # 2X3 행렬 c = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]]) # 내부 스퀘어브라켓이 행, 요소가 열 print(' 2x3 행렬\n', c) print('행의 개수 :', len(c)) print('열의 개수 :', len(c[1])) print('c[0]의 값 :', c[0]) print('c[1]의 값 :', c[1]) [실행 결과] 2x3 행렬 [[0 1 2] [3 4 5]] 행의 개수 : 2 열의 개수 : 3 c[0]의 값 : [0 1 2] c[1]의 값 : [3 4 5]

numpy란, 수치 해석용 파이썬 패키지! 1차원~3차원 배열을 사용할 수 있다. 1차원 배열 import numpy as np # numpy의 1차원 배열------------------------------- # arrry함수에 리스트를 넣으면 배열로 변환 ar = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) # ndarray 자료형이고 , ()안에 시퀀스 데이터를 넣어주면 된다. print(ar) print('ar 자료형 :', type(ar)) # 백터화 연산-------------------------------------- data = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] # 1.for문을 이용한 연산방식 answer = [] for di in d..

for 문의 기본 문법 for 변수 in 범위(리스트/튜플/문자열): 수행할 문장 1 수행할 문장 2 예시 for i in range(100, 80, -3): print(i, end=" ") print() for c in range(65,91): print(chr(c), end=' ') print(str(c), end=' ')