TIL_71. Numpy (1)
2021. 02. 06 토요일
Numpy
- Numpy는 array를 생성하고 이 array를 통해 색인, 처리, 연산을 하는데 사용한다.
import numpy [as ~]
array
numpy.array(리스트)
- list를 array로 변환하여 사용한다.
- 사용 예시
list = [1, 2, 3, 4, 5]
import numpy as np
np_list = np.array(list)
print(np_list)
#결과
[1 2 3 4 5]
array와 list의 차이
- list는 연산 시에 목록 내 요소들을 개별로 구분하는 것이 아닌, 하나의 큰 요소로 인식하여 연산처리 한다.
- array는 연산 시에 목록 내 요소들을 개별로 구분하여 각각 연산처리 한다.
list 연산 예시
list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list)
print(list + list)
print(list*3)
#결과
[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]
array 연산 예시
list = [1, 2, 3, 4, 5]
import numpy as np
np_list = np.array(list)
print(np_list)
print(np_list + np_list)
print(np_list * 3)
#결과
[1 2 3 4 5]
[2 4 6 8 10]
[3 6 9 12 15]
Author And Source
이 문제에 관하여(TIL_71. Numpy (1)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://velog.io/@drrobot409/TIL70.-Numpy-1
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import numpy [as ~]
numpy.array(리스트)
list = [1, 2, 3, 4, 5]
import numpy as np
np_list = np.array(list)
print(np_list)
#결과
[1 2 3 4 5]
list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(list)
print(list + list)
print(list*3)
#결과
[1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]
list = [1, 2, 3, 4, 5]
import numpy as np
np_list = np.array(list)
print(np_list)
print(np_list + np_list)
print(np_list * 3)
#결과
[1 2 3 4 5]
[2 4 6 8 10]
[3 6 9 12 15]
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이 문제에 관하여(TIL_71. Numpy (1)), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://velog.io/@drrobot409/TIL70.-Numpy-1저자 귀속: 원작자 정보가 원작자 URL에 포함되어 있으며 저작권은 원작자 소유입니다.
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