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[NumPy] 배열의 유용한 메서드 NumPy 에 있는 다양한 메서드를 통해 배열의 최댓값, 최솟값, 평균값 등을 손쉽게 계산할 수 있다. arr.max(): 배열에서 최댓값을 반환한다. arr.argmax(): 배열에서 최댓값이 위치한 인덱스를 반환한다.arr.min(): 배열에서 최솟값을 반환한다.arr.argmin(): 배열에서 최솟값이 위치한 인덱스 를 반환한다.arr.mean(): 배열의 평균값을 반환한다.import numpy as nparr = np.array([10, 20, 5, 40, 15])print("Max value:", arr.max()) # 최댓값: 40print("Index of max value:", arr.argmax()) # 최댓값의 인덱스: 3print("Min value:", arr.mi.. 2025. 1. 24.
[NumPy] NumPy에서 랜덤 숫자 생성하기 NumPy는 데이터 분석과 머신러닝에서 중요한 랜덤 숫자 생성 기능을 제공한다. NumPy에서 자주 사용하는 랜덤 숫자 생성 도구인 np.random.seed, np.random.randint, 그리고 np.random.rand를 알아보자. 1. np.random.seed()랜덤 시드를 설정하면 동일한 랜덤 숫자를 반복적으로 생성할 수 있기 때문에 코드 실행마다 같은 결과를 얻을 수 있기 때문에 재현 가능성(reproducibility) 을 확보할 수 있다.import numpy as np# 랜덤 시드 설정np.random.seed(101)# 0 이상 100 미만의 정수 10개 생성arr = np.random.randint(0, 100, 10)print(arr)### 출력[95 11 81 70 63 87.. 2025. 1. 23.
[NumPy] NumPy로 배열을 생성하는 방법 NumPy는 배열을 다양한 방법으로 쉽게 생성할 수 있는데, 그 중에서도 자주 사용되는 함수들이 있다. 1. np.arange()np.arange()는 일정 간격의 값을 가지는 배열을 생성할 수 있다. 기본적으로는 0부터 시작해서 지정한 숫자까지 값을 생성하는데, 원하는 간격으로 숫자를 설정할 수도 있다.import numpy as np# 기본 설정: 0부터 10까지 (10은 포함되지 않음), 1씩 증가array1 = np.arange(0, 10)print(array1) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]# 사용자 지정 증가 폭array2 = np.arange(0, 10, 2)print(array2) # [0 2 4 6 8] 첫 번째 예시는 0부터 10까지 (10은 포함되지 않음) 1씩 증가하.. 2025. 1. 22.
[NumPy] Python 리스트와 NumPy 배열의 차이점 Python을 사용하다 보면 리스트랑 NumPy 배열을 헷갈릴 때가 있다. 겉으로는 비슷하게 생겼지만, 실제로는 역할과 특징이 많이 다르다.  import numpy as npmylist = [1, 2, 3]myarray = np.array(mylist)print("List:", mylist) # [1, 2, 3]print("Array:", myarray) # [1 2 3]print("Type of list:", type(mylist)) # print("Type of array:", type(myarray)) #  Python 리스트 리스트는 다양한 데이터 타입을 하나의 리스트에 저장할 수 있는 자료구조이다. (Int/Float, String, Boolean 등 서로 다른 데이터 타입을 섞어서 저.. 2025. 1. 21.
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