![[Python] 배열 나누기(Split) - Numpy Tutorial 6](https://develog.co.kr/wp-content/uploads/2024/09/Numpy.png)
배열의 Split은 여러 개의 배열을 결합하는 배열 조인의 반대 개념이다. numpy에서 사용되는 조인은 여러 배열을 하나로 합치는 작업이고, Split은 하나의 배열을 여러 배열로 나누는 방법이다. 이를 통해 대량의 데이터를 더 쉽게 관리가 가능하다. 이번 포스팅에서 Split에 사용되는 메소드들을 알아보자. array_split() 메소드 사용법 array_split() 메소드는 배열을 나누는데 사용되는 기본적인 메소드다. 이 메소드는 배열과 나누고자 하는 배열의 … 더 읽기
넘파이 배열 조인 SQL에서의 조인은 키를 기반으로 하는 테이블들을 조인하는 것을 의미한다. 넘파이에서는 여러 배열들을 하나의 배열로 병합하는 과정을 조인(join)과정이라 한다. 조인을 하는 방식에는 여러가지 메소드들이 존재하는데 하나씩 알아보자. Concatenate(잇기) concatenate 함수는 두 개의 배열을 일렬로 잇는 메소드다. 위 코드를 실행하면 아래 결과처럼 두 개의 배열의 요소들이 하나의 배열로 이루어진 것을 볼 수 있다. Axis(축) … 더 읽기
배열 반복하기(Iterating Arrays) 배열을 반복하는 것은 요소를 하나씩 순회하는 것을 의미한다. NumPy의 다차원 배열을 다룰 때, 파이썬의 기본 for 루프를 이용하여 쉽게 반복할 수 있다. 이번 포스팅에서는 numpy에서의 iterating를 실습할 예정이다. 1차원 배열 반복하기 1차원 배열을 반복하면 각 요소를 하나씩 확인할 수 있다. 이 코드를 실행하면 다음과 같은 결과가 출력된다. 2차원 배열 반복하기 2차원 배열을 … 더 읽기
배열에는 복사(copy)와 뷰(view)라는 기능이 존재한다. 복사는 기존 배열을 복사하여 새로운 배열을 생성하는 개념이고, 뷰는 단지 기존에 있던 배열을 보여준다는 개념이다. 복사와 기존 배열은 상호간에 간섭을 하지 않는다. 하지만 뷰는 기존 배열과 어느 것이든 변화를 준다면 상호적으로 영향을 끼친다. 복사와 뷰를 활용하여 numpy에서 shape, reshape를 알아보자. 배열의 모양 복사(copy) 위 코드는 복사의 예제 인데 x가 arr의 … 더 읽기
지난 번에 w3schools에서 Numpy Tutorial을 보며 넘파이 실습을 했었다. 이번 포스팅에서 이어서 실습 할 예정이다. NumPy Array Slicing 배열 슬라이싱(Slicing arrays) 슬라이싱은 배열을 나누는 함수다. 슬라이싱의 인자는 [start:end]의 형태로 나타낼 수 있고, end 뒤에 step라는 인자를 선택적으로 추가할 수 있다. 추가한 슬라이싱의 형태는 [start:end:step]으로 나타난다. 만약 start가 0이거나, end가 슬라이싱 할 배열의 크기보다 크거나, step가 1일 … 더 읽기
Numpy Tutorial with w3schools. w3schools는 여러가지 언어의 코드 실습 예시를 보여주는 사이트다. NumPy는 파이썬에서 수치 및 과학 컴퓨팅을 위한 필수 라이브러리인데 이 라이브러리는 대규모의 다차원 배열과 행렬을 쉽게 다룰 수 있게 해주어, 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 매우 유용하게 사용된다. w3schools는 코딩을 배우고자 하는 사람들에게 친숙한 인터랙티브한 튜토리얼과 예제를 제공하는 교육 웹사이트다. w3schools의 튜토리얼을 통해 NumPy를 … 더 읽기
오늘은 파이썬 언어를 사용할 때 유용한 도구인 아나콘다(Anaconda)를 설치해보겠습니다. 아나콘다는 데이터 과학과 머신 러닝 분야에서 널리 사용되는 통합 개발 환경으로, 다양한 라이브러리와 도구를 손쉽게 관리할 수 있습니다. 1. 아나콘다 설치하기 아나콘다 공식 사이트 접속하기 2. “Submit” 밑에 Skip registration을 눌러 스킵합니다. 3. 사용 중인 운영 체제에 맞는 설치 파일을 선택하여 다운로드합니다. 4. 설치 파일 실행 … 더 읽기
이번 시간에는 통계학에서 표와 그림을 통한 자료의 요약에 대해 알아보고 구글 코랩에서 파이썬으로 데이터 시각화 실습까지 해보겠습니다. 먼저 자료가 주어질 때 우리는 주어진 자료로 전체적인 경향을 분석하거나 새로운 사실에 대해 유추가 가능합니다. 하지만 하나하나 보기에는 시간도 오래 걸리고 지루한 과정일 뿐입니다. 만약 오랜 시간을 거쳐 분석을 끝냈을 때 원하지 않는 분석 결과가 나온다면 시간만 버린다고 … 더 읽기
머신러닝을 공부하면서 데이터 분석을 수행하다 보면, 자연스럽게 통계학의 중요성을 느끼게 됩니다. 통계학은 데이터 사이언스와 머신러닝의 근간을 이루는 학문이자, 데이터를 다루고 분석하는 방법론을 제공합니다. 이 글에서는 통계학의 기초 개념들을 파이썬을 통해 배우면서 왜 통계학이 중요한지에 대해 이야기해 보겠습니다. 머신러닝이란? 1. 통계학이란? 통계학은 단순히 데이터를 다루는 학문이 아니라, 데이터를 통해 의미를 도출하고 이를 바탕으로 의사결정을 내리는 데 … 더 읽기
오늘은 Google Colab에서 파이썬을 사용하여 선형 회귀 분석을 쉽게 따라 할 수 있도록 단계별로 설명하겠습니다. 이번 글에서는 기본적인 선형 회귀 모델을 만들고, 학습시키고, 평가하는 과정을 다루는데, 구글 코랩에서 기본적으로 주어지는 sample_data를 통한 데이터를 기반으로 주택의 중간 가격을 예측하는 방법을 배워 보겠습니다. 1. Google Colab 준비하기 Google Colab은 파이썬 코드 실행에 최적화된 환경으로, 무료로 사용할 수 … 더 읽기