Coding Diary.

지난 글에서 NumPy 에서 유용한 내장 함수를 이용해 다양한 ndarray를 만드는 방법에 대해 알아보았습니다. ndarray는 변경가능(mutable) 합니다. 즉, ndarray를 만든 후에 안에 있는 요소들을 변경할 수 있습니다. 또한, 슬라이싱(slicing)도 할 수 있습니다. 머신러닝에서 데이터를 훈련 세트와 교차검증 세트, 테스트 세트로 분할하는 등 슬라이싱을 사용하여 데이터를 분할하는데 유용합니다.이번 글에서는 인덱싱을 이용하여 ndarray의 요소들에 액세스하거나 요소들을 변경하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 🔻(참고)NumPy 함수🔻 (파이썬) NumPy 넘파이 내장 함수 총정리NumPy 내장 함수를 이용하면 ndarray를 만드는 시간이 절약됩니다. 내장 함수를 이용하면 단 한줄..

NumPy 내장 함수를 이용하면 ndarray를 만드는 시간이 절약됩니다. 내장 함수를 이용하면 단 한줄의 코드로 특정한 종류의 ndarray를 만들 수 있습니다. 이번 글에서는 가장 유용한 ndarray 생성용 내장 함수에 대해 알아보겠습니다. 1. np.zeros()np.zeros(shape) : 지정된 shape(행, 열) 으로 된 0으로만 채워진 ndarray를 만드는 함수 np.zeros() 함수는 기본적으로 dtype float64인 배열을 만듭니다. 원한다면 dtype 키워드를 써서 데이터 유형을 변경할 수도 있습니다.X = np.zeros((3,4))print('X = \n', X)print('X has dimensions:', X.shape)print('X is an object of t..