numpy 사용하기 벡터, 행렬, 배열
넘파이의 핵심 데이터 구조는 다차원 배열이다 벡터 만들기 import numpy as np # 행이 하나인 벡터 vector = np.array([1, 2, 3]) # 열이 하나인 벡터 vector = np.array([[1], [2], [3]]) # 넘파이 배열은 ndarray 클래스의 객체 print(type(vector)) # ndarray 클래스의 첫 번쨰 매개변수에 배열 크기를 정수 튜플로 지정하여 넘파이 배열 생성가능 # 권장하는 방법은 아님 vector = np.ndarray((3,)) # asarray 함수를 사용하여 배열을 만드는 방법도 가능, 단 입력이 넘파이 배열일 때는 새로운 배열을 생성하지 않음 vector = np.asarray([1, 2, 3]) 행렬 만들기 import num..
2. 파이썬 자료구조 튜플
튜플은 몇 가지를 제외하고는 리스트와 거의 비슷하다. 다른점은 아래와 같다. ● 리스트는 []으로 둘러싸지만 튜플은 ()으로 둘러싼다. ● 리스트는 그 값의 생성, 삭제, 수정이 가능하지만 튜플은 그 값을 바꿀 수 없다. 튜플의 예제는 다음과 같다. >>> a = () >>> a = (1, ) >>> a = (1, 2, 3) >>> a = 1, 2, 3 >>> a = ('a', 'b', ('ab', 'cd')) -인덱싱 >>> a = (1, 2, 3) >>> a[0] 1 >>> a[2] 3 -슬라이싱 >>> a = (1, 2, 3) >>> a[1:] (2, 3) -튜플 더하기 >>> a = (1, 2, 3) >>> b = (4, 5) >>> a + b (1, 2, 3, 4, 5) -튜플 곱하기 >>> a..
1.파이썬 자료구조 리스트
리스트는 배열과 비슷한 개념이다. 파이썬에서 리스트는 다음과 같이 사용할 수 있다. a = [] a = list() a = [1, 2, 3, 4, 5] a = ['hi', 'hello'] a = [1, 2, 'hi', 'hello'] a = [1, 2, ['hi', 'hello'] 모두 리스트를 생성한 것이다. 1. 리스트 슬라이싱 다음은 슬라이싱의 예제 이다. >>> a = [1, 2, 3, 4, 5] >>> a[0:2] [1, 2] >>>b = a[:2] >>>c=[2:] >>>b [1, 2] >>>c [3, 4, 5] 2.리스트 인덱싱 다음은 인덱싱의 예제이다. >>> a = [1, 2, 3] >>> a[0] 1 >>> a[0] + a[2] 4 >>> a[-1]#a[-1]은 리스트 a의 마지막 요솟..
