[패스트캠퍼스] 데이터 분석 부트캠프 17기 - 4주차 (3) Numpy

주요 학습 내용 요약

 

Numpy, DataFrame, Series 이해하기

 

 1. Numpy 

• 리스트와 다르게 한가지 자료형만 들어간다.
• 그러나 접근과 반복문의 실행이 파이썬리스트보다 빠르다.
• [1,2]*2 -> [1,2,1,2] 가 아닌 [2,4]로 출력된다.
• Create
  

  

  - 배열의 차원 조회
    arr.ndim
  
  - 배열의 크기 조회
    arr.shape
  
  - 배열의 차원 바꾸기
    a = arr.reshape(행, 열) #개수가 맞지 않으면 오류
    행 이나 열 중 하나만 정하고 나머지는 정하기 힘들때 -> -1 넣어주기
    a = arr.reshape(5, -1)
  
  - 행, 열 바꾸기
    a = arr.T
  
  - 행, 열 크기 조회
    이때 len(arr2)=2 행의 값이고, len(arr2[0])=3 열의 값이다.
  
  - 타입 변경
    dtype()조회 astype()변경
  

  

  데이터 타입 변경

  
  - 3차원 배열도 가능
  

  

  
  - 0으로 채워진 배열 만들기
    arr = np.zeros(0의 갯수, dtype=np.int8) #1차원
    arr = np.zeros( (행,열) ) #2차원
  
  - 1로 채워진 배열
    arr = np.ones(~ 이하 동일)
  
  - 연속된 값 배열 만들기
    arr = np.arange( 시작번호, 끝번호(포함x), 간격, dtype=데이터타입 )
  
  - 범위에서 정해진 갯수 만큼 분할된 수열 만들기
    arr = np.linspace( 시작번호, 끝번호(포함), 나눌갯수, dtype=데이터타입 )
  

  

  
  - 같은 행인 배열 연결하기
    np.hstack( [ a,  b ] )
  

  

  - 같은 열인 배열 연결하기
    np.vstack( [ a, b ] )
  

  

• Read
  리스트와 마찬가지로 인덱싱을 통해 정보를 조회할 수 있다.
  

  

  

  정렬하기

  
  

  

  중복 없는 값

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더 알아보기

다음 링크에 들어가면 numpy의 다양한 활용법을 볼 수 있다. 
https://wikidocs.net/193602

2) 연산 / 함수