[NumPy] 인덱싱과 슬라이싱
이수안컴퓨터연구소의 NumPy 한번에 끝내기 영상을 보고 정리한 내용입니다. ✅ Indexing NumPy의 배열들은 일반 배열들처럼 index로 요소에 접근할 수 있다. index가 양수이면 배열의 앞에서부터, 음수이면 배열의 뒤에서부터 접근하는 것도 동일하다. import numpy as np a1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(a1) print(a1[0]) print(a1[-1]) # output # [1 2 3 4 5] # 1 # 5 a2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(a2) print(a2[0,0]) print(a2[1,2]) print(a2[-1,2]) # output # [[1 2 3] # [4 5 ..
2022. 1. 23.
[NumPy] 배열 생성 - (1)
엘리스AI트랙에서 제공하는 자료를 보고 정리한 내용입니다. 이수안컴퓨터연구소의 NumPy 한번에 끝내기 영상을 보고 정리한 내용입니다. ✅ list로 배열 만들기 ✔️ numpy.array() NumPy에서는 파이썬의 자료형인 list로 다차원의 배열을 만들 수 있다. numpy.array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0, like=None) object : 배열 혹은 배열 인터페이스의 객체 # 1차원 배열 만들기 a1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(a1) # output # [1 2 3 4 5] # 2차원 배열 만들기 a2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7..
2022. 1. 22.
