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Python/Numpy13

Numpy 기능 - 중복값 제거 .unique( ) 중복값 제거하기 우선 1부터 10까지의 20개의 수가 있다고 하자 물론 이 수는 20개의 숫자겠지만 중복값이 없는 수를 원한다고 한다면 np.unique( )를 이용해서 중복값을 제거 할 수 있으며 .size를 추가하여 중복값이 없는 수의 갯수를 확인 할 수 있다 2024. 4. 4.
Numpy 기능 - Slicing 리스트 등 에서 꼭 전체가 필요한 것만은 아니다 그럴때에는 필요한 부분만 가져다 쓰면 된다 [ 행 , 열 ] 이라는 의미이며 ~ : ㅁ 는 ㅁ 제외한 앞부분 모두(포함하기 위해서+1을 해주자) ㅁ : ~ 는 ㅁ 포함한 뒷부분 모두 를 의미한다 : 하나만 있다면 앞부분,뒷부분 모두 라는 의미이므로 전체를 의미한다 문자열의 경우 인덱스 번호 1개만 불러내면 '홍' '길' '동' 처럼 나오게 되는데 2개를 불러내도 '길' '동' 처럼 나오게 된다 그때는 [시작글자 인덱스 : 끝글자 인덱스]를 해주면 된다 물론 마지막 인덱스 번호는 미포함이기에 +1을 해준다 그래서 1 : 2+1은 두번째 글자인 '길'과 세번째 글자인 '동'이 합쳐져 나와 '길동'이 된다 숫자도 같은식으로 [2: 5+1]로 입력하면 2번 인덱스.. 2024. 4. 4.
Numpy 기능 - 배열에서의 최대값,최소값 위치 찾기 최대,최소값이 어디있는지는 무엇을 의미하는가? 그것은 최대,최소값의 위치를 찾는것이고 인덱스값이 몇번인지를 의미한다 Array배열에서 .argmax( ) 를 이용하여 최대값의 인덱스를 찾을 수 있다 인덱스는 5번 위와 같은 배열에서의 인덱스는 [0,1,2,3,4], [5,6,7,8,9], [10,11,12,13,14], [15,16,17,18,19] 의 순번으로 정해진다 5번은 최대값이 맞다, 최소값도 10번인 4가 맞다 각 행별, 각 열별의 값을 찾는것은 행은 (axis = 1) 과 열은 (axis = 0) 을 이용하여 찾을 수 있다 2024. 4. 4.
Numpy 기능 - 특정한 데이터를 찾을 때 특정한 데이터가 몇개인지 알고 싶을때 지정 수치를 초과하는 값을 찾고 싶을때에는 ex ( X > 70 ) 를 입력하였을때 해당되는 숫자들은 True라고 표기 된다 True는 컴퓨터 언어로 1을 의미하고 False는 0을 의미하기에 (X>70)의 수를( .sum( ) ) 을 사용하여 모두 더하면 70을 초과하는 수를 모두 몇개인지 알 수 있다 X>70을 입력하면 70을 보다 큰 데이터가 어떤것인지 알 수 있다 하지만 그 데이터가 어떤 값인지는 알지 못 한다 그럴 때에는 평소처럼 인덱스를 호출하듯이 X의 [ ] 대괄호 안에 X>70를 넣어 출력하게 한다 2024. 4. 4.
Numpy 기능 - 행,열 별로 데이터가 필요할 때 각 행별, 혹은 각 열별로 데이터가 필요할 때 이전에 구했던 최대값 최소값 구하는것에 추가로 괄호 안에 axis = 1 을 지정하여 행별로 axis = 0 을 지정하여 열별로 따로 구분할 수 있다 2024. 4. 4.
Numpy 기능 - 최대값, 최소값, 전체합, 평균값, 표준편차, 중앙값 전체에서 최대값, 최소값, 전체 합, 평균 값, 표준편차, 중앙값을 구할 때 랜덤으로 얻은 수(혹은 무수한 데이터 값 사이)에서 최대값, 최소값, 전체합의 수, 평균값, 표준편차, 중앙값을 구하는 경우는 이와 같으며 평균값은 모든 값들의 평균값, 표준편차는 1에 가까울 수록 숫자들이 뭉쳐 있다는 의미 중앙값은 평균과 상관 없이 가운데에 있는 수를 의미한다 데이터의 수가 홀수라면 그냥 가운데에 있는 수가 출력이 되며 만약 숫자들이 짝수이고 가운데에 있는 숫자가 만약 50과 70 이라면 둘의 평균값인 60이 출력된다 2024. 4. 4.

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