😀 기초/넘파이(NumPy) (5) 썸네일형 리스트형 3장 난수 발생과 카운팅(3.5) 3.5 난수 발생과 카운팅 1. 난수 발생과 카운팅 - 파이썬을 이용하여 데이터를 무작위로 섞거나 임의 수(난수) - 이 기능은 주로 NumPy의 random 서브페키지에서 제공 2. 시드 설정하기 - 컴퓨터 프로그래밍에서 무작위 수는 사실 무작위 수가 아니다. - 정해진 알고즘에 의해 난수처럼 보이는 수열을 생성 - 이런 시작 숫자를 시드(seed)라고 한다. - 일단 생성된 난수는 다음번 난수 생성을 위한 시드값이 된다. - 따라서 시드값은 한 번만 정해주면 된다. - 시드는 보통 현재 시각등을 이용하여 자동으로 정해지지만 사람이 수동으로 설정할 수 있다. - 특정한 시드값이 사용되면 그 다음에 만들어지는 난수들은 모두 예특할 수 있음 - 이 책에서는 코드의 결과를 재현하기 위해 항상 시드를 설정한다.. 3장 배열의 연산(3.3) 3.3 배열의 연산 1. 백터화 연산 - 앞서 넘파이가 백터화 연산을 지원한다고 이야기 함. - 백터화 연산을 쓰면 명시적으로 반복문을 사용하지 않아도 배열의 모든 원소에 대해 반복연산이 가능 - 백터화 연산의 또다른 장점은 선형 대수 공식과 동일한 아주 간단한 파이썬 코드를 작성할 수 있음. - 예를 들어 선형 대해수에서 두 벡터의 합은 다음과 같이 구함. - (그림 참고) - 만약 백터화 연산을 사용하지 않으면 반복문을 사용하여 다음과 같이 만들어야 한다. - 이 코드에서 %%time은 셀 코드 실행시간 측정하는 아이파이썬 매직 명령이다. x = np.arange(1, 10001) y = np.arange(10001, 20001) %%time z = np.zeros_like(x) for i in ra.. 3장 넘파이 배열의 생성과 변형(3.2) 3.2 배열의 생성과 변형 1. 넘파이의 자료형 - 넘파이 배열 즉, ndarrray 클래스는 운소가 모두 같은 조료형이어야 한다. - array 명령으로 배열을 만들 때 자료형을 명시적으로 적용하려면 dtype 인수 사용. - 만약 dtype 인수가 없으면 주어진 데이털르 저장할 수 있는 자료형을 스스로 유추한다. - 만들어진 배열의 자료형을 알아내려면 dtype 속성을 보면 된다. x = np.array([1, 2, 3]) x.dtype #결과 dtype('int32') x = np.array([1,0, 2.0, 3.0]) x.dtype #결과 dtype('float64') x = np.array([1, 2, 3.0]) x.dtype #결과 dtype('float64') - dtype 인수로 지정할 .. 3장 넘파이 배열 프로그래밍(3.1) 3.0 넘파이 배열 프로그래밍 1. 3장 넘파이 배열 프로그밍 - 이 장에서는 넘파이 패키지를 사용한 배열 프로그래밍에 대해 공부할 예정. - 배열 프로그래밍은 대량의 데이터를 빠르게 조작하기 위한 필수적 과정이다. - 파이썬의 데이터 관련 명령은 모두 넘파이 기능을 사용하므로 데이터 분석을위해서는 이 장에서 설명하는 모든 내용을 숙지해야한다. 2. 학습 목표 - 배열과 리스트의 차이점을 알고 배열을 사용하는 이유를 이해한다. - 배열을 생성하고 다루는 방법을 익힌다. - 넘파이를 사용하여 기술 통계를 낼 수 있다. - 난수를 발생시키고 그 결과를 분석하는 방법을 공부한다. 3.1 넘파이 배열 1. 3.1 넘파이 배열 - 많은 숫자 데이터를 하나의 변수에 넣고 관리하는 리스트는 메모리 차지가 많고 속도가.. NumPy 한번에 끝내기 영상 NumPy 한번에 끝내기 영상 길이 2시간 25분 시청 횟수 1회 시청 날짜 시간 시청 시간(분) 이해도 (%) 2022-01-17 20:50~21:42 50 20 22:57~23:57 60 2022-01-18 2:50~3:30 40 수강 후기 1. 어떻게 사용할지 감이 오지 않는다. 2. NumPy에 기초 지식이 필요하다. 3. NumPy에 사용하는 용어를 타이핑을 익힌다는 기분으로 수강했다. 계획 1. Pandas 한번에 끝내기 & Matplotlib 한번에 끝내기 진행 예정 * 타이핑을 익힌는 게 목표 2. 오늘코드를 보며 실전 감각 맛보기 * 실전 사례를 통해 재미 느껴보기. 3.' 데이터 사이언스 스쿨' 기초 지식 습득 이전 1 다음
