파이썬 6일차 - 머신러닝 개념정리 (Numpy)

ndarray

 - np.array() :  array, list 함수 생성

 - .shape : 행렬표시

 - .ndim : 차원표시 (1차원, 2차원)

 - 정수와 문자열 입력시 같은 데이터 타입으로 변환됨 (문자열로)

 

astype()

 - .astype() : 데이터 타입을 변화

 - .sum() : 행렬 전체 합

 - .sum(axis=0) : 열의 합

 - .sum(axis=1) : 행의 합

 

reshape()

 - np.arange(10) :  0부터 10번째까지의 ndarray 생성 (0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)

 - np.zeros( , ) : 주어진 행렬의 모든 값이 0

 - np.ones( , ) : 주어진 행렬의 모든 값이 1

 - .reshape(2,5) : 주어진 리스트 값의 행렬을 만듬 ((2,5)는 2행 5열, 리스트 값이 맞아떨어져야 한다 10은 되지만 9는 안된다)

 - .reshape(-1,5) : 열의 갯수(5)에 맞춰 자동으로 맞는 행이 생성된다 (둘 중 하나의 고정값이 필요함 (-1,-1)은 생성이 안된며 맞아떨어지지 않는 고정값을 주어서도 안된다 ex)4)

 

특정 단일값 추출

 - np.arange(start=1, stop=10) : 1부터 시작하여 10미만의 값

 - 변수[n] : 정수 n번째 데이터 (맨 뒤 -1, 그 앞 -2)

 - 변수[0] = 4 : 0번째 자리 값을 4로 변경

 

행렬의 정렬 - sort(), argsort()

 - 변수 = np.sort() : 오름차순 정렬 (원본은 변하지 않기 때문에 변수를 설정해 줘야 한다

 - 변수1 = 변수2.sort() : 원본이 변경되어진 정렬 (변수1 출력값은 None, 변수2로 출력해야 한다

 - np.sort()[::-1] : 내림차순 정렬

 

이차원 행렬 정렬

- np.argsort()=