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""" 배열 인덱싱 : fancy indexing """ import numpy as np a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) idx = np.array([True, False, True, False, True, False, True, False, True, False]) print('불리언 인덱싱:', a[idx]) # TRUE는 리턴해주고, False는 안해줌 # 조건문을 이용한 연산 print(a % 2 == 0) print(a[a % 2 == 0]) # 정수 배열 인덱싱 : 인덱스 배열의 요소 각각이 ndarray객체를 가리키는 인덱스 정수여야 함 a = np.array([11, 22, 33, 44, 55, 66, 77, 88, 99]) idx = np..

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..

[nginx 서버에서 수행] 1. nginx 설치 [root@nginx ec2-user]# amazon-linux-extras install nginx1 -y 더보기 Installing nginx Loaded plugins: extras_suggestions, langpacks, priorities, update-motd Cleaning repos: amzn2-core amzn2extra-docker amzn2extra-nginx1 13 metadata files removed 6 sqlite files removed 0 metadata files removed Loaded plugins: extras_suggestions, langpacks, priorities, update-motd amzn2-cor..

Amazon RDS Aurora는 클러스터 구성으로 읽기 엔드포인트와 쓰기엔드포인트가 별도로 있다. 그런데 콘솔에서 아~주 달콤한 설정을 보았으니.. 바로 "사용자 지정 엔드포인트 생성" 이것을 사용하면 과연 엔드포인트를 하나로 모아줘서 읽기랑 쓰기랑 따로 분리 안해줘도 될까???? 테스트해보자 1. AWS 콘솔에서 사용자 지정 엔드포인트 생성 2. Aurora RDS에 데이터베이스 스키마 및 테이블 생성 CREATE DATABASE sample_database; CREATE TABLE sample_table ( num INT UNSIGNED DEFAULT '0000' NOT NULL, name CHAR(20) DEFAULT '' NOT NULL, PRIMARY KEY(num)); 3. 샘플데이터 Ins..

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=' ')