준비하는 대학생

zeros() NumPy에서 zeros() 함수는 모든 요소가 0인 배열을 생성하는 함수이다. 함수의 구문은 다음과 같다. numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C') shape: 생성할 배열의 모양(shape)을 지정한다. 정수(int) 또는 정수들로 이루어진 튜플(tuple)로 지정한다. - 예를 들어, (3, 4)는 3행 4열의 2차원 배열을 의미한다. dtype: 생성할 배열의 자료형(data type)을 지정한다. (기본값: float) order: 생성할 배열의 메모리 저장 순서(order)를 지정한다. (기본값: 'C', 'C' or 'F' 로 지정한다.) 'C': C-style 메모리 저장 순서. 배열의 마지막 차원을 가장 먼저 변경 'F': Fortran-..

넘파이 자동완성 함수 list에 있는 range() 함수처럼 넘파이에서도 특정구간의 숫자 배열을 생성하는 함수가 존재한다. 대표적으로 arange 와 linspace 함수가 존재하는데 arrange함수부터 알아보자. Arange 함수 arange 함수는 아래와 같은 구문을 따른다. numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None) start: 선택적 인자이며, 생성할 배열의 시작 값 (기본값: 0) stop: 생성할 배열의 끝 값 (이 값은 배열에 포함되지 않는다.) step: 선택적 인자이며, 생성할 배열의 값 간격 (기본값: 1) dtype: 선택적 인자이며, 생성할 배열의 데이터 타입 (기본값: None, NumPy는 데이터 타입을 자동으로 결정한다.) 예를 들어..

이번에 새 학기가 시작하고 대학교에서 기계학습을 공부하기 전에 이전에 배운 python numpy 기초를 정리하고 공부하기 위해 작성하였다. 넘파이(Numpy)를 왜 사용하는가? python에 기본적으로 list가 존재한다. list에는 어떠한 형태의 원소도 삽입할 수 있어 간편하게 사용할 수 있는 장점이 있다. 하지만, 이러한 장점으로 인해 속도가 매우 느리다는 단점이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 numpy 라이브러리를 주로 사용한다. 리스트 vs 넘파이 넘파이와 리스트의 자료처리 속도를 비교해보자. import time start = time.time() nums = range(1000000) b = [i**4 for i in nums] end = time.time() print(end - s..