numpy_참고자료.ipynb

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    "### 작성자: AISchool (http://aischool.ai/), Daniel Park"
   ]
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    "# 쉽게 사용하는 데이터 분석 공구세트 Numpy\n",
    "\n",
    "**(학습 내용: Numpy)**"
   ]
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   "source": [
    "### Numpy"
   ]
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    "#### numpy 기본 1. 다차원 배열 만들기"
   ]
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    "# numpy 임포트\n",
    "import numpy as np"
   ]
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   "source": [
    "# 1차원 배열 생성하기\n",
    "numpy_arr1 = np.array([1,2,3,4])\n",
    "numpy_arr1"
   ]
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   "source": [
    "# 2차원 배열 생성하기\n",
    "numpy_arr2 = np.array([[1,2,3,4],[11,12,13,14]])\n",
    "numpy_arr2"
   ]
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   "source": [
    "# 3차원 배열 생성하기\n",
    "numpy_arr3 = np.array([ [[1,2,3,4],[11,12,13,14]],\n",
    "                [[21,22,23,24],[31,32,33,34]] ])\n",
    "numpy_arr3"
   ]
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   "source": [
    "# 배열의 모양 보기\n",
    "print(numpy_arr1.shape)\n",
    "print(numpy_arr2.shape)\n",
    "print(numpy_arr3.shape)"
   ]
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    "z1 = np.zeros([4])    # 0 으로 채운 배열 만들기\n",
    "o2 = np.ones([3,4])   # 1 로 채운 배열 만들기\n",
    "r2 = np.random.randn(2,3)   # 랜덤한 숫자 배열 만들기"
   ]
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    "z1, o2, r2"
   ]
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    "scrolled": true
   },
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    "# 배열의 모양 보기\n",
    "print(z1.shape)\n",
    "print(o2.shape)\n",
    "print(r2.shape)"
   ]
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    "# 무척 큰 4차원 배열 생성해보기\n",
    "r4 = np.random.randn(2,2,4,5).round(3)\n",
    "r4"
   ]
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    "#### numpy 기본 2. Indexing과 Slicing"
   ]
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    "# r4 배열에서, [두번째][첫번째] 접근해서 가져오기\n",
    "r4[1][0]"
   ]
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    "r4[1][0][2]"
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    "r4[1][0][2][4]"
   ]
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    "r4[1,0,2,4]   # 대괄호 대신 쉼표 , 도 차원 접근이 가능"
   ]
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    "r4[1][0][2][0:4:2]"
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    "r4[1][0][1:4:2]"
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    "# Indexing과 Slicing 같이 적용하기\n",
    "r4[1][0][1:4:2][1][3:]"
   ]
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    "r4[1,0][1:4:2][1,3:]   # 모두 다 짬뽕!!"
   ]
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    "#### numpy 기본 3. 배열 간 연산, Broadcasting, Aggregation"
   ]
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    "arr = np.array([[1,2,3,4],[10,11,12,13]])\n",
    "arr"
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    "arr + arr    # 배열끼리 연산하기 (＋－*/ 모두 가능)"
   ]
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    "arr + 20     # 덧셈 브로드캐스팅"
   ]
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    "arr * 100    # 곱셈 브로드캐스팅"
   ]
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    "# 배열 전체의 덧셈, 평균, 곱셈, 최댓값, 최솟값\n",
    "arr.sum(), arr.mean(), arr.prod(), arr.max(), arr.min()"
   ]
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    "# 배열에서의 최대인 원소의 번호, 최소인 원소의 번호\n",
    "arr.argmax(), arr[1].argmax(), arr.argmin()"
   ]
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    "# 특정 축(차원)으로 덧셈 수행하기\n",
    "arr.sum(axis=0), arr.sum(axis=1)"
   ]
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    "# Indexing + Slicing + Aggregation 응용\n",
    "arr[1].min(), arr[1][2:].sum()"
   ]
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