Numpy_02

 

1. np.nditer()

: 다차원 배열을 반복한다.

: 배열 요소에 대한 연산을 수행한다.

: 브로드캐스팅을 처리하는 데 유용하다.(단, 브로드캐스팅 규칙 이해한 후 사용하기)

 

2. np.flatten()

: 다차원 배열을 일차원 배열로 변환한다.

: 이 함수를 이용하면 for 루프를 사용해서 쉽게 반복할 수 있다.

 

3. np.linspace(start=구간시작점, stop=구간 끝점, num=구간 내 숫자 개수)

: '구간 끝점'을 포함하지 않고 싶다면, endpoint=False로 한다.

: 숫자 사이의 간격이 얼마인지에 대한 값을 같이 반환하고 싶다면, retstep=True로 한다.

: 단계의 개수를 지정할 수 있다.

 

4. np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None)

: a = 1차원 배열 or 정수

: size = 정수 or 배열 (선택)

: replace = 중복 허용 여부, boolean (선택)

: p = 1차원 배열, 각 데이터가 선택될 확률 (선택)

 

5. np.diag(matrix, k)

= 'matrix'행렬의 k번 열부터의 대각선 값들을 반환해줘

: 대각 원소 추출 / 대각 행렬 함수

: matrix의 k열을 기준으로 대각선에 있는 값들을 array에 담아서 반환한다.

 

6. np.save('파일명',값)

: numpy.ndarray 저장

 

7. np.load('파일명')

: 데이터 로드

 

8. zfill()

: 문자열 형태에서 지정한 길이만큼 '0'을 채워 반환한다.

: 단, 지정한 길이는 기존 문자열의 길이를 포함한다.

 

9. rjust(지정한 길이, 지정한문자열)

: 문자열 형태에서 지정한 길이만큼 지정한 문자열을 채워준다.

: 지정한 길이은 기존 문자열의 길이를 포함한다. 또한 기존 문자열을 오른쪽으로 정렬한다.

 

10. ljust(지정한 길이, 지정한문자열)

: 문자열 형태에서 지정한 길이만큼 지정한 문자열을 채워준다.

: 지정한 길이은 기존 문자열의 길이를 포함한다. 또한 기존 문자열을 왼쪽으로 정렬한다.

 

11. set()

= 파이썬 집합

= 고유한 요소의 모음

: 단일 변수에 여러 항목을 저장한다.

: 순서가 없다.(인덱스로 접근하지 못함.) --> IF) set 자료형에 저장된 값을 인덱싱으로 접근하려면 리스트 또는 튜플로 변환 후 해야한다.

: 중복을 허용하지 않는다.

: 요소는 변경 불가능한 자료형만 사용할 수 있다.

 

12. set.difference()

: 두 집합(set) 간의 차이가 포함된 집합을 반환한다.

 

13. set1.symmetric_difference(set2)

= set1 ^ set2

: 두 집합(set)의 모든 항목을 포함하는 세트를 반환한다. 하지만, 두 세트에 모두 있는 항목은 반환하지 않는다. ( 교집합 부분 반환 안됨)

 

14. set.intersection(set1,set2)

= set1.intersection(set2)

: 두 집합(set)의 교집합 연산을 반환한다.