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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 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..