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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.
Python 기본상식 - 작업창은 휘발성 컴퓨터의 메모리는 휘발성 작업한것을 저장 후 다음 날 켰을때 그 메모리는 휘발성이라 사라져있기때문에 다시 실행 시켜주어야 한다 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.

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