Python packages - Numpy & Pandas
기초 내용을 아는 게 중요한 만큼 기본 중 기본 패키지인 넘파이와 판다스를 다시 remind 해보면서 정리해봤습니다 :) 1. Numpy import numpy as np 행렬/대규모 다차원 배열 처리에 최적화된 패키지 데이터를 행렬로 구축. 행렬 변환/shape 수정 등에 활용. 뛰어난 속도 머신러닝/딥러닝에서 사용. 특히 딥러닝에서 많이 사용. 1.1 행렬 Input Output matrix = np.array([[(1,2,3),(4,5,6)], [(7,8,9),(10,11,12)]]) array([[[1,2,3], [4,5,6]], [[7,8,9], [10,11,12]]]) display(matrix.ndim) 3 #차원 matrix.shape (2,2,3) #개수,행,열 matrix.size 12..
2021. 2. 13.
Python 프로그래밍 기초 정리
0. Python 프로그래밍 기초_자료형 = 대입연산자 == 비교연산자 # comment(주석) print(a,b,sep='*',end='!!') : sep : 구분자. end : 마지막에 출력할 문자열 variable naming(변수 이름 규칙) : reserved keywords(예약어) 사용불가. 영문 대소문자, _ 가능 1. 기본 데이터 타입 type(변수) 정수(int) 실수(float) 문자열(str) 불리언(boolean) None comparison operator (비교 연산자) : =,!=,= -> 결과 bool 타입 numbers (숫자형 타입) : 정수, 실수, 연산자 우선순위(기본적인 수학 연산자와 동일) 2. string (문자열) '',"", ''' '''(여러줄) escap..
2021. 2. 10.
