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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619
부록
A
고급 NumPy
견고한 정렬 유무 그리고 시간복잡도를 정리해두었다. 어떻게 보면 대부분의 독자는 이를 고려
할 필요가 없을 수 있지만 이런 게 존재한다는 것을 알아두면 유용하다.
표
A-3
배열 정렬 메서드
종류 속도 견고함 공간복잡도 시간복잡도
'
quicksort
'
1 No 0
O
(
n
^
2
)
'
mergesort
'
2 Yes n
/
2
O
(
n
log
n
)
'
heapsort
'
3 No 0
O
(
n
log
n
)
A.6.3
배열 일부만 정렬하기
정렬의 목적 중 하나는 배열에서 가장 크거나 작은 값을 찾는 것이다.
NumPy
는
k
번째 작은 원
소를 기준으로 배열을 나누기 위해 최적화된 메서드인
numpy
.
partition
과
np
.
argpartition
을 제공한다.
In
[
194
]:
np
.
random
.
seed
(
12345
)
In
[
195
]:
arr
=
np
.
random
.
randn
(
20
)
In
[
196
]:
arr
Out
[
196
]:
array
([
-
0
.
2047
,
0
.
4789
,
-
0
.
5194
,
-
0
.
5557
,
1
.
9658
,
1
.
3934
,
0
.
0929
,
0
.
2817
,
0
.
769
,
1
.
2464
,
1
.
0072
,
-
1
.
2962
,
0
.
275
,
0
.
2289
,
1
.
3529
,
0
.
8864
,
-
2
.
0016
,
-
0
.
3718
,
1
.
669
,
-
0
.
4386
])
In
[
197
]:
np
.
partition
(
arr