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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..

NumPy 배열은 데이터를 저장하는 데 사용되는 요소의 데이터 타입(dtype)을 가집니다. NumPy는 다양한 데이터 타입을 지원하며, 이를 사용자가 명시적으로 지정할 수 있습니다. 1.int 타입 예시 import numpy as np arr_int = np.array([1, 2, 3]) arr_int.dtype # 출력: int64 dtype 속성을 통해 배열의 데이터 타입을 알 수 있습니다. 2.float 타입 예시 import numpy as np arr_float = np.array([1.0, 2.5, 3.7]) print(arr_float.dtype) # 출력: float64 위의 예시에서 arr_float 배열은 64비트 부동 소수점(float64) 데이터 타입을 갖습니다. 부동 소수점 데..

NumPy 배열은 동일한 유형의 요소를 포함하는 그리드로, 다차원 데이터를 효과적으로 저장하고 처리하는 데 사용됩니다. NumPy 배열은 메모리에 연속적으로 저장되며, 빠른 연산과 벡터화된 연산을 지원하여 데이터 과학 및 수치 계산에 매우 유용합니다. 1차원 배열 import numpy as np arr_id = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(arr_id) 1차원 배열은 요소가 한 줄로 나열된 형태입니다. 위의 예시에서 arr_1d는 1부터 5까지의 정수로 구성된 1차원 배열입니다. 2차원 배열 import numpy as np arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) print(arr_2d) # 출력: # [[1 2 3] # [4 5 6]] ..