[Python, Data analysis] Numpy(1)_nbarray 만들기
Numpry를 사용하는 이유 ndarray가 python에 내장된 list보다 연산이 더 빠르고, 메모리도덜 사용하기 때문 여러가지 도움이 되는 내장함수(bult-in)을 가지고 있어서 편리함 1차원 ndarray만들기 np.arrange(a, b, c) a는 포함한다, 아무것도 적지 않으면 0부터 시작 b는 포함 안한다. c만큼 a에 가산한다 import numpy as np a = np.arange(10) print(a) out : [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] b = np.arange(4, 10) print(b) out : [4 5 6 7 8 9] c = np.arange(4, 10, 2) print(c) out : [4 6 8] np.linspase(a, b, c) 원소간의 편차가 일정한..
IT/IT 이것 저것
2022. 11. 11. 17:39
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
- Total
- Today
- Yesterday
링크
TAG
- 크롤링
- 유니티
- 머신러닝
- 랜덤맵
- 심리학
- beautifulsoup
- json
- 경영학
- 강화학습
- 비전공자
- 시스템투자
- IT기초
- 스타트업
- It
- 알고리즘
- 터틀트레이딩
- 프로그래머스
- 가격데이터
- Unity
- ET5X
- 마케팅
- requests
- 파이썬
- Anet
- 사진크롤링
- PYTHON
- 주식투자
- 주식
- C#
- 일자별
| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||||
| 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
| 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 |
| 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 |
| 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 |
| 30 | 31 |
글 보관함
250x250