A.2.2 C 순서와 포트란 순서
ravel() 배렬에서 데이터의 순서를 나타내는 인자를 받는다.
A.2.3 배열 이어붙이기 나누기
np.concatenate()
vatack
hstack
배열 쌓기 도우미: r_과 c_
r_배열
c_ 슬라이스를 배열로 변환해준다.
A.2.4 원소 반복하기 : repeat와 tile
repeat는 한 배열의 각 원소를 원하는 만큼 복제해서 큰 배열을 생성한다
tile메서드는 축을 따라 배열을 복사해서 쌓는 학습이다.
A.2.5 팬시 색인: take와 put
팬시 색인 기능으로 배열의 일부 값을 지정하거나 가져올 수 있었다.
A.3 브로드 캐스팅
브로드캐스팅은 다른 모양의 배열 간의 산술 연산을 어떻게 수행해야 하는지 설명한다.
A.3.1 다른 축에 대해 브로드캐스팅하기
arr- arr.mean(1).reshape((4,1))
np.newaxis
A.3.2 브로드캐스팅을 이용해서 배열에 값 대입하기
np.newaxis
A.4 고급 ufunc사용법
A.4.1 ufunc 인스턴스 메서드
np.add.reduce
reduce는 하나의 배열을 받아서 순차적인 이항 연산을 통해 축에 따라 그 값을 집계해준다.
logical_and.reduce는 all메서드와 동일하다.
cusum메서드가 sum메서드와 관련 있는 것처럼 accumulate는 reduce메서드와 관련있다.
accumulate메서드는 누계를 담고 있는 같은 크기의 배열을 생성한다.
outer 메서드는 두 배열 간의 벡터곱(외적)을 계산한다.
outer메서드 결과의 차원은 입력한 차원의 합이 된다.
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