본 게시물은 코드프레소의 code.PRESS-UP 체험단 과정을 담은 게시물입니다.
해당 게시물 수강강좌 :
파이썬으로 배우는 데이터 분석 : NumPy
NumPy 라이브러리로 데이터 분석 시작하기
NumPy 는 다양한 차원의 배열을 효율적으로 다룰 수 있는 라이브러리로, Ndarray 라는 핵심 자료구조에 다차원의 데이터를 저장하여 사용합니다.
코드프레소 강의 역시 이부분을 중심적으로 다루어 강의를 하였습니다.
어떠한 내용이 있는지 코드프레소는 어떻게 개념을 설명을 했는지 알아봅시다.
np.array(object, dtype)
입력된 데이터(object) 를 인자로 받아 ndarray 를 생성하는 함수
Parameters :
np.arange((start), stop. (step))
파이썬의 range() 와 동일하게 연속된 데이터를 생성하는 함수
Parameters :
np.zeros(shape, dtype = float)
지정된 크기(shape) 만큼 배열을 생성하고, 모든 요소를 0으로 초기화, 데이터 타입(dtype) 은 입력하지 않으면 기본 float 타입으로 생성됨
Parameters :
np.ones(shape, dtype=float)
지정된 크기(shape) 만큼 배열을 생성하고, 모든 요소를 1으로 초기화
np.full(shape, fill_value, dtype=None)
지정된 크기(shape) 만큼 배열을 생성하고, 모든 요소를 지정한 fill_value 값으로 초기화
np.empty(shape)
지정된 크기(shape) 만큼 배열을 생성하고, 초기화 하지 않음
다음은 지정된 배열과 shape이 같은 ndarray 를 생성하는 *_ like 함수(복사)
np.zeros_like()
np.ones_like()
np.full_like()
np.empty_like()
원래 잘 몰랐던 _like() 메소드까지 내용에 나와 있어 매우 알찼습니다.
다음 포스팅은 NumPy의 연산과 관련된 메소드를 공부하며 작성하는 시간이 되겠습니다.
다음 포스팅 역시 코드프레소 강의를 토대로 작성합니다.