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1,869 바이트 추가됨 ,  2022년 1월 28일 (금) 16:31
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리스트와 달리, 숫자와 문자열을 함께 담지는 못한다. 문자데이터가 있다 한들, 숫자로 바꾸어 입력해야 한다.
 
리스트와 달리, 숫자와 문자열을 함께 담지는 못한다. 문자데이터가 있다 한들, 숫자로 바꾸어 입력해야 한다.
 +
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공식 메뉴얼 : http://docs.scipy.org/doc/numpy/
    
==용어==
 
==용어==
56번째 줄: 58번째 줄:  
|-
 
|-
 
|객체.shape
 
|객체.shape
|배열의 크기를 알려준다.
+
|배열의 크기를 알려준다. 통일된 형태를 위해 튜플로 반환한다.
 +
첫번째 수가 행, 두번째가 열을 의미한다.
 
|-
 
|-
 
|객체.dtype
 
|객체.dtype
 
|원소들의 자료형을 알려준다.
 
|원소들의 자료형을 알려준다.
 +
|-
 +
|객체.size
 +
|전체 원소의 갯수.
 
|}
 
|}
 
{| class="wikitable"
 
{| class="wikitable"
70번째 줄: 76번째 줄:  
|
 
|
 
|
 
|
 +
|}
 +
 +
=== 구조조작 ===
 +
{| class="wikitable"
 +
!의도
 +
!방법
 +
|-
 +
|배열 붙이기
 +
|합칠 배열을 튜플로 묶어 넣어준다.
 +
np.concatenate((a, b), axis=0)
 +
 +
axis=0이라면 수직방향으로, 1이라면 수평방향으로 이어붙인다.
 
|}
 
|}
 
===연산===
 
===연산===
79번째 줄: 97번째 줄:  
|내적
 
|내적
 
|내적한다.
 
|내적한다.
|A.dot(B)
+
행렬에 사용하면 행렬곱이 된다.
numpy.dot(텐서,텐서2)
+
 
 +
행렬의 크기에 문제가 있으면 에러가 뜬다.
 +
|다음의 방법들이 있다.
 +
 
 +
* A.dot(B)
 +
* numpy.dot(텐서,텐서2)
 +
|-
 +
|합
 +
|내부의 요소들을 더한다. 연산할 축을 선택할 수 있다.
 +
{| class="wikitable"
 +
!축
 +
!설명
 +
|-
 +
|0
 +
|첫번째 축. 일반적으로 x축.(행)
 +
|-
 +
|1
 +
|일반적으로 y축(열)
 +
|-
 +
|2
 +
|... 객체.shape에서 나온 3번째 축을 기준으로.
 +
|}
 +
|np.sum(A, axis=0)
 
|}
 
|}
 
===자료조작===
 
===자료조작===
95번째 줄: 135번째 줄:  
|특정 크기에 맞게 열과 행을 재배열.
 
|특정 크기에 맞게 열과 행을 재배열.
 
|객체.reshape((행,열))
 
|객체.reshape((행,열))
 +
|-
 +
|배열화
 +
|Pandas의 DataFrame을 지원하지 않는 경우 배열로 바꾸어 사용.
 +
|객체.as_matrix()
 
|}
 
|}
 
==연산==
 
==연산==
 
===브로드캐스팅===
 
===브로드캐스팅===
 
크기가 다른두 텐서에서 연산이 이루어질 때, 큰 텐서의 ndim에 맞게끔 작은텐서에 축 추가.
 
크기가 다른두 텐서에서 연산이 이루어질 때, 큰 텐서의 ndim에 맞게끔 작은텐서에 축 추가.
 +
 +
= 통계자료 얻기 =
 +
{| class="wikitable"
 +
!의도
 +
!설명
 +
!방법
 +
|-
 +
|회귀선(회귀식) 얻기
 +
|회귀선을 그리는 것은 그래프를 그려주는 라이브러리에서 쉽게 얻을 수 있지만, 회귀식을 돌려주지 않는 경우가 있다.
 +
때문에 회귀식 자체를 얻기 위해 사용한다. 기울기와 절편 두 데이터가 얻어진다.
 +
|z=np.polyfit(x데이터, y데이터, 1)
 +
|}
 +
 +
= 자료형 변환 =
 +
 +
=== 배열을 리스트로 ===
 +
리스트 = 배열.tolist
 +
 +
=== 리스트를 배열로 ===
 +
배열 = np.array(리스트)
 +
 +
= 관련 에러 =
 +
 +
=== ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False ===
 +
보안을 위해 디폴트 옵션이 False가 되면서 생긴 오류. <code>pip install numpy==1.16.1</code> 으로 다운그래이드 하거나, 에러가 뜨는 함수에서 <code>allow_pickle=True</code> 옵션을 넣어준다.
 
[[분류:데이터 관련 라이브러리]]
 
[[분류:데이터 관련 라이브러리]]