코딩(coding)/파이썬 기초 개념 (5) 썸네일형 리스트형 [5] 파이썬 함수 - 매개변수(Parameter)와 인수(Argument) Python Function 파이썬에서 가장 많이 쓰이는 것 중 하나가 함수입니다. 하지만, 함수라는 기능은 이해하고 그 자체는 이해하지 못하는 경우가 있습니다. Python을 잘 다루기 위해서는 핵심 개념인 함수에 대해서 잘 알고 있어야 합니다. 따라서 오늘은 함수에 대해서 알아보려고 합니다. 1. x 2. x() 3. x(t)여기서 함수는 무엇일까요? 보통 2나 3을 생각하는 경우가 많은데, 정답은 1번입니다. python의 공식문서를 보면, 함수 이름은 x이고 매개변수 목록은 (t) 그리고 우리가 알고 있는 함수 x(t)는 함수 시그니처 (Signature)라고 불립니다. 그리고 파이썬은 함수를 First-Class Functions이라고 부릅니다. 이는 함수를 변수에 할당하고, 함수를 다른 함수의 인자로 전달하고, 또 다른 .. [4] array 생성하기. np.arange() / np.zeros() / np.ones() / np.empty() - numpy 넘파이 array 활용 (Danuri coding/다누리 코딩) 앞서 벡터와 매트릭스 등 array에 대해서 살펴보았다면, 이번에는 array를 생성해보는 방법들을 살펴보도록 하겠습니다. 1. arange() - 범위를 지정하여 생성하기 np.arange(10) #int 로 0부터 9까지 배열 추출한다. ### array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) np.arange(0, 10, 0.5) #넘파이의 경우에는 floating point 도 표시할 수 있다. ### array([0. , 0.5, 1. , 1.5, 2. , 2.5, 3. , 3.5, 4. , 4.5, 5. , 5.5, 6. ,6.5, 7. , 7.5, 8. , 8.5, 9. , 9.5]) #이전에 배운 것 응용해보겠습니다! np.arange(10).reshape(2,5) """.. [3] 매트릭스 인덱싱(Indexing)/슬라이싱(Slicing) - numpy 넘파이 array 활용 (Danuri coding/다누리 코딩) 매트릭스(Matrix)를 생성하고 원하는 형태로 만드는 것까지 알아보았다면, + 이전 매트릭스 관련 내용은 다음을 참고해주세요 :) https://danuri.tistory.com/6 이번에는 원하는 데이터만 찾고, 추출하는 작업을 해보겠습니다. 이 작업이 바로 인덱싱(Indexing)과 슬라이싱(Slicing)입니다. 인덱싱과 슬라이싱 작업은 데이터를 전처리하고 원하는 값들을 불러오는 작업에 많이 쓰이게 됩니다. 이를 활용하여 자신이 원하는 데이터를 가져올 수 있도록 해봅시다. 1. 인덱싱 (Indexing) matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], int) #매트릭스를 먼저 만들어 줍니다. print(matrix) """ [[1 2 3] [4 5 6]] """ #1... [2] 매트릭스 Matrix - numpy 넘파이 array 활용 (Danuri coding/다누리 코딩) 매트릭스(Matrix)는 2차원 형태를 가지고 있습니다. 앞서 살펴보았던 벡터들로 이루어져 있다고 볼 수도 있습니다. 이전 벡터 내용은 다음 링크를 참고해주세요 :) https://danuri.tistory.com/5 매트릭스(Matrix)는 행과 열, 두 개의 축을 가지는 2차원 행렬을 의미합니다. 이번 포스팅에서는 매트릭스의 생성과 형태를 살펴보도록 하겠습니다. 그리고 형태를 원하는 대로 변환하는 것까지 해보겠습니다. *참고 ### 는 출력된 값을 보여줍니다. 1. 매트릭스의 생성 import numpy as np #넘파이 가져오기. m_array = [[1,2,3], [1,2,3], [1,2,3]] m_array ### [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [1, 2, 3]] 다음과 같이 매트릭.. [1] 벡터 Vector - numpy 넘파이 array 활용 (Danuri coding/다누리 코딩) 벡터(Vector)와 매트릭스(Matrix) 개념은 파이썬을 다루는데 있어서 중요한 개념 중 하나 입니다. 파이썬에서는 Numpy(넘파이) 라는 패키지를 활용하여 벡터와 매트릭스 연산을 쉽게 할 수 있습니다! Numpy(넘파이) 패키지는 Numerical Python 의미를 가지고 있고, 파이썬의 고성능 과학 계산용 패키지 라고 보시면 됩니다 :) 벡터와 매트릭스는 다음과 같이 보실 수 있습니다. 먼저, 스칼라(scalar)는 하나의 숫자를 의미합니다. 벡터는 순서가 있는 배열(array)을 표현합니다. 매트릭스(matrix)는 행과 열, 두개의 축을 가지는 2차원 행렬을 의미합니다. 텐서(tensor)는 3차원 이상을 뜻한다고 보시면 됩니다. Rank Name Example 0 scalar 1 1 ve.. 이전 1 다음
