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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..