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이번에는 numpy array의 차원, 크기, 길이 함수를 알아보는 ndim, shape, len 함수를 알아보려고 합니다. 1. 배열의 차원 (Dimension) import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr.ndim) # 출력: 1 위의 예시에서 배열 arr의 차원은 1입니다. 즉, 1차원 배열임을 나타냅니다. 배열의 크기(shape)는 각 차원의 길이를 튜플로 표현한 것 입니다. 2. 배열의 크기 (Shape) import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) print(arr.shape) # 출력: (3, 3) 배열 arr의 크기(shape)는 (3, 3)입니다...

NumPy 2차원 배열에서 원소에 접근하고 인덱싱하는 다양한 방법을 소개하고자합니다. 1. 원소 접근 NumPy 2차원 배열의 각 원소에 접근하는 가장 간단한 방법은 인덱스를 사용하는 것입니다. 인덱스는 0부터 시작하며, 대괄호([]) 안에 인덱스를 지정하여 해당 위치의 원소에 접근할 수 있습니다 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 특정 위치의 원소에 접근 print(arr[0, 0]) # 출력: 1 print(arr[1, 2]) # 출력: 6 위의 예시에서 'arr'은 3X3의 2차원 배열입니다. [i, j]와 같은 형태의 인덱스를 사용하여 특정 위치의 원소에 접근할 수 있습니다. arr[0, 0]는 첫 번째 행..

빅데이터분석기사 실기 관련 Kdata 데이터자격검정 사이트에 올라온 공지사항입니다.빅데이터분석기사 실기시험의 출제유형이 아래와 같이 변경됨을 안내합니다. 변경내용 : 기존 단답형 10문제를 작업형 신규 유형인 '작업형 제3유형'으로 대체 변경시기 : 제6회 빅데이터분석기사 실기시험(2023.06.24)부터 적용 변경에 따른 작업형 유형별 문제수 및 배점은 위의 표와 같으며 각 유형별 예시 문제는 빅데이터분석기사 체험환경(링크)을 통해 확인할 수 있습니다.제 6회 실기시험을 응시예정인 와중에 충격적인 소식... (예시도 없이 새로 공부하려면,,ㅜㅜㅜ) 단답형 10문제가 신 유형인 작업형 제 3유형 2문제로 변경된다는 사실! 무려 30점의 배점입니다.제 나름대로 공부한 '단답형'→'작업형 3' 신유형 소개 ..

파이썬의 NumPy 배열에서 요소를 삭제하는 방법에 대해 1차원 배열, 2차원 배열, 3차원 배열에 대한 예시를 들어 설명해드리겠습니다. 1. 1차원 배열에서 요소 삭제 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) new_arr = np.delete(arr, 2) print(new_arr) # 출력: [1, 2, 4, 5] np.delete() 함수를 사용하여 배열 arr에서 인덱스 2에 해당하는 요소를 삭제한 새로운 배열 new_arr을 생성합니다. 2. 2차원 배열에서 행 또는 열 삭제 import numpy as np arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) new_arr = np.delete(arr, 1..

판다스(Pandas)의 시리즈(Series)는 1차원 데이터 구조로, 인덱스(index)와 값(value)으로 구성된 데이터를 담는 객체입니다. Series 는 열(column) 또는 변수(variable)를 나타내는 데에 자주 사용됩니다. Series 는 NumPy 배열과 유사하며, 인덱스를 통해 각 값에 접근할 수 있습니다. Series 의 특징 Series 는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다. 값의 정렬: 시리즈는 값의 정렬을 지원합니다. 기본적으로 인덱스에 따라 값이 정렬되어 있습니다. 유연한 인덱싱: 시리즈는 사용자가 지정한 인덱스를 사용하여 데이터에 접근할 수 있습니다. 인덱스는 숫자, 문자열 또는 기타 자료형으로 구성될 수 있습니다. 누락된 데이터 처리: 시리즈는 누락된 데이터를 표현하기..