1. NUMPY (데이터 연산)

특징 - 머신러닝에서 사용되는 수학적 계산을 위해 이용하는 모듈 방대한 양의 데이터를 처리하고, 머신러닝에 사용되는 수식을 계산하기 위해 배열(array)을 사용 a = [1, 2, 3, 4, 5] b = [1, 1, 1, 1, 1] # 1차원 벡터로 배열 아님 a + b = [1, 2, 3, 4, 5, 1, 1, 1, 1, 1] 1-1.배열 선언하기 1) numpy 자료형 선언 a = np.array([0, 1, 2, 3]) ※numpy 모듈 이용 배열로 변환 print(a) -> [0 1 2 3] ※array([0, 1, 2, 3])와 같은 의미 임 2) arange 함수 - arange(start,stop,step) 함수는 start부터 stop전까지 step만큼의 크기로 증가하는 배열을 선언 b = np.arange(1,8,2) # start = 1, stop = 8, step = 2 print(b) –> [1, 3, 5, 7] ※ 인자가 1개인 경우 start = 0, st...

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