array
numpy - Arrays (4) (Array iteration)
2015. 3. 8.Array iteration list 와 유사한 방식으로 배열에 대해 반복이 가능하다 >>> a = np.array([1, 4, 5], int) >>> for x in a: ... print x ... 1 4 5 다차원 배열의 경우 >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], float) >>> for x in a: ... print x ... [ 1. 2.] [ 3. 4.] [ 5. 6.] 곱하기 연산도 가능 >>> a = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]], float) >>> for (x, y) in a: ... print x * y ... 2.0 12.0 30.0
numpy - Arrays (4) (Array mathematics)
2015. 2. 28.Array mathematics 기본적인 수학 연산이 가능합니다. 이 경우 원소 대 원소로 적용이 됩니다. 즉, 더하기, 빼기 등의 연산은 기본적으로 같이 사이즈여야 한다는 것이죠. >>> a = np.array([1,2,3], float) >>> b = np.array([5,2,6], float) >>> a + b array([6., 4., 9.]) >>> a – b array([-4., 0., -3.]) >>> a * b array([5., 4., 18.]) >>> b / a array([5., 1., 2.]) >>> a % b array([1., 0., 3.]) >>> b**a array([5., 4., 216.]) 2차원 array 에서 곱하기 연산은 행렬곱을 따르는 것이 아니라 원소 단위로 이루..
numpy - Arrays (3) (Array를 만드는 다른 방법들)
2015. 2. 28.Other ways to create arrays arange >>> np.arange(5, dtype=float) array([ 0., 1., 2., 3., 4.]) >>> np.arange(1, 6, 2, dtype=int) array([1, 3, 5]) zeros / ones 0 또는 1 을 가진 특정 dimension 의 array 생성 >>> np.ones((2,3), dtype=float) array([[ 1., 1., 1.], [ 1., 1., 1.]]) >>> np.zeros(7, dtype=int) array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]) zeros_like / ones_like 현존하는 array 와 동일한 dimension 과 데이터 타입을 가지는 0 또는 1 로 이루어진 ..
numpy - Arrays (1)
2015. 2. 26.Array Python 의 리스트와 유사한 개념 하지만 array 의 구성요소는 모두 동일한 데이터 타입이어야 한다는 점이 다름 importing NumPy >>> import numpy as np 버전 확인 >>> numpy.version.full_version '1.9.1' Array 기본 구조 (1) >>> a = np.array([1,4,5,8], float) // 2개의 인수를 가짐. 두번째 인수는 데이터타입 >>> a array([ 1., 4., 5., 8.]) >>> type(a) // N-dimensional array >>> a[:2] array([ 1., 4.]) >>> a[3] 8.0 >>> a[0] = 5. >>> a array([ 5., 4., 5., 8.]) Array 기본 구조..
R 프로그래밍 - Data Types (logical, vector, matrix, array, data.frame, list)
2014. 8. 2.1. logical True/False 값(Boolean values)을 포함하는 logical 클래스에 대해 알아보자. > logical1 = c(T,F,F)> logical1[1] TRUE FALSE FALSE> class(logical1)[1] "logical" 2. vector 데이터 타입으로서의 vector 는 수학의 벡터와는 다르게 정의된다. vector 타입은 일견 기존의 numeric, character, logical 과 중복된 것처럼 보일 수 있지만, vector 타입의 장점은 numeric, character, logical 모두를 포함할 수 있다는 것이다. > vector1 = vector(mode="logical",3)> vector1[1] FALSE FALSE FALSE 특정..