반응형
250x250
Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 런던
- 행렬
- matplotlib
- 로지스틱회귀
- 코드잇 TIL
- for반복문
- 결정트리
- 판다스
- 코드잇TIL
- 다항회귀
- 코딩독학
- 선형회귀
- CSS
- 오늘도코드잇
- 데이터분석
- Seaborn
- 경사하강법
- 영국석사
- sql연습문제
- 머신러닝
- HTML
- 나혼자코딩
- numpy
- 코드잇
- 윈도우함수
- 코딩
- 유학생
- 코딩공부
- 파이썬
- SQL
Archives
- Today
- Total
목록데이터사이언스 (1)
영국 척척석사 유학생 일기장👩🏻🎓
(데이터분석) numpy array를 만드는 다양한 방법
1. numpy array를 만드는 방법 1) 파이썬 리스트를 통해 생성 numpy 모듈의 array 메소드에 따라 파라미터로 파이썬 리스트를 넘겨주면 numpy array가 리턴됩니다. array1 = numpy.array([2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31]) print(array1) [2 3 4 7 11 13 17 19 23 29 31] 2) 균일한 값으로 생성 numpy 모듈의 full 메소드를 사용하면, 모든 값이 같은 nupmy array를 생성할 수 있습니다. array1 = numpy.full(6, 7) print(array1) [7 7 7 7 7 7] (1) 모든 값이 0인 numpy array 생성 모든 값이 0인 numpy array를 생성하기 위해..
코딩공부/Data analysis
2023. 5. 27. 16:12