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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155
4
장
NumPy 기본: 배열과 벡터 연산
[
4
,
5
,
6
,
7
],
[
8
,
9
,
10
,
11
],
[
12
,
13
,
14
,
15
],
[
16
,
17
,
18
,
19
],
[
20
,
21
,
22
,
23
],
[
24
,
25
,
26
,
27
],
[
28
,
29
,
30
,
31
]])
In
[
124
]:
arr
[[
1
,
5
,
7
,
2
],
[
0
,
3
,
1
,
2
]]
Out
[
124
]:
array
([
4
,
23
,
29
,
10
])
reshape
메서드는 부록
A
에서 더 자세히 살펴본다.
여기서 결과를 보면
(
1
,
0
)
,
(
5
,
3
)
,
(
7
,
1
)
,
(
2
,
2
)
에 대응하는 원소들이 선택되었다. 배열
이 몇 차원이든지 (여기서는
2
차원 ) 팬시 색인의 결과는 항상
1
차원이다.
이 예제에서 팬시 색인은 나를 포함한 사용자들이 기대하는 것과는 조금 다르게 동작했다. 행
렬의 행(로우 )과 열(컬럼 )에 대응하는 사각형 모양의 값이 선택되기를 기대했는데 그렇게 하
려면 아래처럼 하면 된다.
In
[
125
]:
arr
[[
1
,
5
,
7
,
2
]][:,
[
0
,
3
,
1
,
2
]]
Out
[
125
]:
array
([[
4
,
7
,
5
,
6
],
[
20
,
23
,
21
,
22
],
[
28
,
31
,
29
,
30
],
[
8
,
11
,
9
,
10
]])
팬시 색인은 슬라이싱과는 달리 선택된 데이터를 새로운 배열로 복사한다.
4.1.7
배열 ...