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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..

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 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..

NumPy 1차원 배열에서 원소에 접근하고 인덱싱하는 다양한 방법을 소개하고자합니다. 1. 원소 접근 NumPy 1차원 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]) # 인덱스 2에 있는 원소에 접근 print(arr[2]) # 출력: 3 위의 예시에서 arr[2]는 인덱스 2에 있는 원소인 3에 접근합니다. (0부터 체크하면 0,1,2) 2. 슬라이싱 슬라이싱은 배열의 일부분을 추출하는 방법입니다. 시작 인덱스부터 끝 인덱스 이전까지의 원소를 선택하여 새로운 배열을 생성합니다. 슬..

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..