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# [Python/Data Analysis] Numpy 및 Matplotlib 사용하기 - Day 2 import numpy as np from __future__ import division 5/2 2.5 arr1 = np.array([[1,2,3,4], [8,9,10,11]]) arr1 array([[ 1, 2, 3, 4], [ 8, 9, 10, 11]]) arr1 * arr1 array([[ 1, 4, 9, 16], [ 64, 81, 100, 121]]) arr1 - arr1 array([[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]) 1 / arr1 array([[ 1. , 0.5 , 0.33333333, 0.25 ], [ 0.125 , 0.11111111, 0.1 , 0.09090909]])..
# [Python/Data Analysis] Numpy 및 Matplotlib 사용하기 - Day 1 # [Python/Data Analysis] Numpy 및 Matplotlib 사용하기 - Day 1 import numpy as np list1 = [1,2,3,4] array1 = np.array(list1) array1 array([1, 2, 3, 4]) list2 = [11,22,33,44] lists = [list1,list2] array2 = np.array(lists) array2 array([[ 1, 2, 3, 4], [11, 22, 33, 44]]) array2.shape (2, 4) array2.shape (2, 4) array2.dtype dtype('int64') np.zeros(5..
# 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리 목록. NumPy는 Numerical Python을 나타냅니다. NumPy의 가장 강력한 기능은 n 차원 배열입니다. 이 라이브러리에는 기본 선형 대수 함수, 푸리에 변환, 고급 난수 기능 및 Fortran, C 및 C ++와 같은 다른 저급 언어와 통합하기위한 도구가 포함되어 있습니다 SciPy는 Scientific Python을 나타냅니다. SciPy는 NumPy를 기반으로합니다. 그것은 이산 푸리에 변환, 선형 대수학, 최적화 및 희소 행렬과 같은 높은 수준의 과학 및 공학 모듈의 다양성을위한 가장 유용한 라이브러리 중 하나입니다. Matplotlib는 히스토그램에서 라인 플롯, 히트 플롯까지 다양한 그래프를 플로팅 할 수있는 ipython 노트북 (ipyt..