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인덱싱과 슬라이싱 : 각각 찾고, 잘라내는 것 인덱싱 (Indexing) : 인덱스로 값을 찾아내는 것. import numpy as np x = np.arange(7) print(x) # [0 1 2 3 4 5 6] print(x[3]) # 3 print(x[7]) # IndexError : index 7 is out of bounds x[0] = 10 print(x) # [10 1 2 3 4 5 6] import numpy as np x = np.arange(1, 13, 1) # 1부터 12까지, 1씩 증가하는 배열 x.shape = 3, 4 print(x) # [[ 1 2 3 4] # [ 5 6 7 8] # [ 9 10 11 12]] print(x[2, 3]) # 12 슬라이싱 (Slicing) :..

배열의 데이터 타입 dtype 넘파이의 array는 파이썬 리스트와 달리 같은 데이터 타입만 저장이 가능함. 파이썬 리스트는 list = [1, 1.4, True, "S"] 이렇게 하나의 리스트에 다양한 데이터들을 넣을 수 있는 반면, 넘파이의 배열은 여러 데이터 타입들을 함께 쓸 수 없고, 하나의 형식만 저장할 수 있음. 넘파이 배열 = 단일 데이터. arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=float) #

Numpy란? : Numerical Python의 약자로, 파이썬에서 대규모 다차원 배열을 다룰 수 있게 도와주는 라이브러리. 즉, 2차원 이상의 많은 데이터를 다룰 수 있게해줌. Numpy 왜 써? 데이터의 대부분은 숫자 배열로 볼 수 있음. 예를 들어, 왼쪽 아래의 사진 이미지를 현미경으로 확대해서 본다고 하면, 하나의 네모를 픽셀이라고 말할 수 있는데, 픽셀 하나하나의 밝고 어두운 정도인 명암을 숫자로 나타낼 수 있음. 가로 1차원과 세로 1차원의 곱으로 이루어져 있어서 결국, 2차원이 됨. 오른쪽 아래의 파도처럼 생긴 그래프가 사운드 데이터라고 했을 때, 가로축은 시간, 세로축은 소리라고 할 수 있음. 이 곡선에서 각각 하나의 점을 찍어서 숫자로 나타낼 수 있는데, 그러면 1차원의 배열의 데이터가..