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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165
4
장
NumPy 기본: 배열과 벡터 연산
In
[
175
]:
np
.
where
(
arr
>
0
,
2
,
-
2
)
Out
[
175
]:
array
([[
-
2
,
-
2
,
-
2
,
-
2
],
[
2
,
2
,
-
2
,
2
],
[
2
,
2
,
2
,
-
2
],
[
2
,
-
2
,
2
,
2
]])
np
.
where
를 사용할 때 스칼라값과 배열을 조합할 수 있다. 예를 들어
arr
의 모든 양수를
2
로
바꿀 수 있다.
In
[
176
]:
np
.
where
(
arr
>
0
,
2
,
arr
)
#
양수인
경우에만
2
를
대입한다
.
Out
[
176
]:
array
([[
-
0
.
5031
,
-
0
.
6223
,
-
0
.
9212
,
-
0
.
7262
],
[
2
.
,
2
.
,
-
1
.
1577
,
2
.
],
[
2
.
,
2
.
,
2
.
,
-
0
.
9975
],
[
2
.
,
-
0
.
1316
,
2
.
,
2
.
]])
np
.
where
로 넘기는 배열은 그냥 크기만 같은 배열이거나 스칼라값이 될 수 있다.
4.3.2
수학 메서드와 통계 메서드
배열 전체 혹은 배열에서 한 축을 따르는 자료에 대한 통계를 계산하는 수학 함수는 배열 메서
드로 사용할 수 있다. 전체의 합 (
sum
)이나 평균 (
mean
), 표준편차 (
std
)는
NumPy
의 최상위
함수를 이용하거나 배열의 인스턴스 메서드를 사용해서 구할 수 있다.
임의의 정규 분포 데이터를 생성하고 집계해보자.
In
[
177
]: