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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620
파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석(2판)
In
[
198
]:
indices
=
np
.
argpartition
(
arr
,
3
)
In
[
199
]:
indices
Out
[
199
]:
array
([
16
,
11
,
3
,
2
,
17
,
19
,
0
,
7
,
8
,
1
,
10
,
6
,
12
,
13
,
14
,
15
,
5
,
4
,
18
,
9
])
In
[
200
]:
arr
.
take
(
indices
)
Out
[
200
]:
array
([
-
2
.
0016
,
-
1
.
2962
,
-
0
.
5557
,
-
0
.
5194
,
-
0
.
3718
,
-
0
.
4386
,
-
0
.
2047
,
0
.
2817
,
0
.
769
,
0
.
4789
,
1
.
0072
,
0
.
0929
,
0
.
275
,
0
.
2289
,
1
.
3529
,
0
.
8864
,
1
.
3934
,
1
.
9658
,
1
.
669
,
1
.
2464
])
A.6.4
numpy
.
searchsorted
: 정렬된 배열에서 원소 찾기
searchsorted
는 정렬된 배열에서 이진 탐색을 수행해 새로운 값을 삽입할 때 정렬된 상태를
계속 유지하기 위한 위치를 반환하는 메서드다.
In
[
201
]:
arr
=
np
.
array
([
0
,
1
,
7
,
12
,
15
])
In
[
202
]:
arr
.
searchsorted
(
9
)
Out
[
202
]:
3
값이 담긴 배열을 넘기면 해당 원소별로 알맞은 위치를 담고 있는 배열을 반환한다.
In
[
203
]:
arr
.
searchsorted ...