June 2019
Beginner to intermediate
664 pages
18h 26m
Korean
Content preview from 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판): 영화 평점, 이름 통계, 선거 데이터 등 실사례 사용
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612
파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판)
A.5
구조화된 배열과 레코드 배열
이제
ndarray
가 단일 데이터 저장소라는 사실을 눈치 챘을 것이다. 이 말은 각 원소가
dtype
에 의해 결정된 같은 크기의 메모리를 차지하고 있다는 뜻이다. 표면적으로는 다중 데이터나
표 형식의 데이터를 표현할 수 없는 것처럼 보인다. 구조화된 배열은 배열의 각 원소가
C
의 구
조체 혹은 다양한 이름의 필드를 갖는
SQL
테이블의 한 로우로 표현되는 것으로 생각할 수 있
는
ndarray
다(그래서 구조화된 배열이라고 한다 ).
In
[
144
]:
dtype
=
[('
x
',
np
.
float64
),
('
y
',
np
.
int32
)]
In
[
145
]:
sarr
=
np
.
array
([(
1
.
5
,
6
),
(
np
.
pi
,
-
2
)],
dtype
=
dtype
)
In
[
146
]:
sarr
Out
[
146
]:
array
([(
1
.
5
,
6
),
(
3
.
1416
,
-
2
)],
dtype
=
[('
x
',
'
<
f8
'),
('
y
',
'
<
i4
')])
구조화된
dtype
을 지정하는 방법은 여러 가지다 (
NumPy
문서를 참고하자). 한 가지 일반적
인 방법은 튜플 (
field
_
name
,
field
_
data
_
type
)
을 이용하는 것이다. 이제 배열의 원소는 사
전처럼 접근할 수 있는 튜플 같은 객체다.
In
[
147
]:
sarr ...