안녕하세요. 듣는 강의 갯수는 얼마 안되는데 매 강의마다 적고 외우다보면 시간이 금방 훅 가네요.
주말에도 해야한다는 부담이 다소 있지만 꾸준히 쭉 가니 좋네요.
36. ch06_06 - 38. ch06_08
36. ch06_06
3. boolean 인덱싱
조건 필터링을 통하여 boolen 값을 이용한 색인
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
arr2d = np.array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]])
3-1. true와 false값으로
myTrueFalse = [True, False, True, False, True, False, True]
arr[myTrueFalse]
>array([1, 3, 5, 7])
(true인 값들만 return)
3-2. 조건필터
arr2d[조건필터]
arr2d = np.array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12]])
arr2d > 2
>array([ 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12])
arr2d [ arr2d < 5]
>array([1, 2, 3, 4])
ch06_07
1. arange
1-1. 순서대로 리스트에 값 생성
1-2. arange 사용
첫번째 인자 start 이상, 두번째 인자 stop 미만
arr = np.arange(1, 11) 1 이상 11 미만 값 생성
>array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
1-3. keyword 인자
파라미터(인자)의 keyword 지정. 순서 없이 지정.
start 이상. stop 미만
arr = np.arange(stop = 11, start = 1)
arr
>array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10])
1-4. 홀수값
arr = np.arange(1, 11, 2) 시작은 1, 끝은 11, 2칸씩 건너띄워줘.
arr
>array([1, 3, 5, 7, 9])
arr = np.arange(start = 1, stop = 11, step = 2)
arr
>array([1, 3, 5, 7, 9])
2. range (파이썬 문법)
range 범위 지정
for in의 반복문
for i in arr:
print(i)
>1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
2-1. range 구문 활용시
for i in range(1,11):
print(i)
>1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
for i in range(1,11,2):
print(i)
>1
3
5
7
9
arange : range 생성할 때
range : range 만들지 않고, 가볍게 써먹을 때
ch06_08
1. 1차원 정렬
np.sort(arr) 문법
arr = np.array([1, 10, 5, 8, 2, 4, 3, 6, 8, 7, 9])
arr
>array([ 1, 10, 5, 8, 2, 4, 3, 6, 8, 7, 9])
np.sort(arr)
>array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 10])
기본 오름차순 정렬
np.sort(arr)[::-1] (떙땡 2개 뒤에 -1 외우기)
>array([10, 9, 8, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1])
내림차순 정렬-> 옵션에 -1값
정렬 변화시킨 값은 유지 X
np.sort(arr)
>array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 10])
arr2 = np.sort(arr)
>array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 8, 9, 10])
변수에 대입해서 값을 넣어줌 이 방법 추천
2. N차원 정렬
arr2d = np.array([[5, 6, 7, 8],
[4, 3, 2, 1],
[10, 9, 12, 11]])
축 중심이 되어야함.
arr2d.shape
>(3,4) 헷갈릴때는 모양이 무엇인지 확인하고
2-1. 열 정렬(왼쪽에서 오른쪽)
arr2d
>array([[ 5, 6, 7, 8],
[ 4, 3, 2, 1],
[10, 9, 12, 11]])
np.sort(arr2d, axis=1)
>array([[ 5, 6, 7, 8],
[ 1, 2, 3, 4],
[ 9, 10, 11, 12]])
2-2. 행 정렬 (위에서 아래로)
np.sort(arr2d, axis=0)
>array([[ 4, 3, 2, 1],
[ 5, 6, 7, 8],
[10, 9, 12, 11]])
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