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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..

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..

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..