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Numpy 범위 기능 | NumPy 배열 만들기 | 파이썬 튜토리얼

(파이썬) numpy.arange – 코딩 연습

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코딩 연습

(파이썬) numpyarange 본문

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일공이의 IT노트

[Python] 넘파이(Numpy) nparray() npndarray() nparrange()로 배열 생성 본문

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[Python] 넘파이(Numpy) :: np.array(), np.ndarray(), np.arrange()로 배열 생성

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[Numpy] nparange 사용법 range 함수와 차이

파이썬 넘파이 nparange 함수 사용법

nparange vs range

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파이썬[Python] 055 수의 범위을 바탕으로 배열을 생성하는 방법(arrange linspace logspace) – Numpy008 본문

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Python3

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numpy.arange() in Python - GeeksforGeeks — numpy.arange() in Python – GeeksforGeeks

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NumPy Tutorial

numpy.arrange() in Python

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align_to

arrange

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Summary of article content: Articles about 엑셀, R, 파이썬으로 시작하는 데이터 분석: 데이터 분석의 기본 개념과 3가지 핵 … – 조지 마운트 – Google Sách Updating …
Most searched keywords: Whether you are looking for 엑셀, R, 파이썬으로 시작하는 데이터 분석: 데이터 분석의 기본 개념과 3가지 핵 … – 조지 마운트 – Google Sách Updating 스프레드시트부터 프로그래밍 언어까지 3가지 도구로 배우는 실전 데이터 분석 가이드 이 책은 기본적인 데이터 분석과 데이터 분석 스택을 확실히 이해할 수 있는 개념서입니다. 엑셀뿐 아니라 프로그래밍 언어인 R과 파이썬을 사용하여 탐색적 데이터 분석 및 가설검정 방법을 익힐 수 있도록 안내합니다. 엑셀에 익숙하다면 자연스럽게 프로그래밍의 세계에 입문하고, 프로그래밍 언어에 익숙하다면 데이터 분석의 개념과 구현 방법을 살펴볼 기회를 얻을 수 있습니다. 스프레드시트로 주요 통계 개념을 익히고, 데이터 조작의 개념을 R과 파이썬 프로그래밍에 적용하며, 책에서 소개하는 도구와 프레임워크를 고급 데이터 분석 기술에 활용해볼 수 있습니다.필수 개념과 다양한 도구 활용법을 한 권에 담은 데이터 분석 입문자 필독서! 다양한 데이터 분석 도구와 관련 도서를 접하기는 쉬워졌지만, 무엇을 먼저 공부해야 할지 몰라 입문자가 데이터 분석을 시작하는 것은 여전히 어렵습니다. 이 책은 프로그래밍을 모르는 사람도 데이터 분석을 시작할 수 있도록 안내합니다. 먼저 가장 직관적이고 효율적인 엑셀을 사용하여 탐색적 데이터 분석, 확률, 회귀 분석과 같은 통계 개념을 알기 쉽게 설명합니다. 그리고 R과 파이썬을 사용하여 앞에서 배운 개념을 실습합니다. 엑셀, R과 파이썬은 상호 보완적인 데이터 분석 도구입니다. 예를 들어 파이썬을 사용하여 엑셀 기반 리포트 생성을 자동화하거나 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 데이터를 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼의 대시보드로 가져올 수 있습니다. 따라서 데이터 분석에 필요한 기본 개념과 3가지 핵심 도구 사용법을 알면 더욱 강력한 고급 분석을 수행할 수 있으며, 각 데이터 분석 스택에 맞는 도구를 선택하여 적절한 분석을 수행하는 능력을 기를 수 있습니다. 이 책 한 권으로 손쉽게 데이터 분석 공부를 시작해보세요! 주요 내용 ● 엑셀로 배우는 데이터 분석 기초 ○ 탐색적 데이터 분석 ○ 확률 ○ 통계적 추론 ○ 상관 분석과 회귀 분석● R을 사용한 데이터 분석● 파이썬을 사용한 데이터 분석 추천사 어떻게 데이터 분석을 시작해야 할지 모르겠나요? 프로그래밍에 익숙해야 시작할 수 있을 것만 같으신가요? 데이터 분석을 시작하는 모든 사람에게 이 책을 추천드립니다. 익숙한 도구인 엑셀을 사용하여 데이터 분석의 기초 개념을 학습하고 이러한 개념을 프로그래밍 언어로 실습해보면서 데이터 분석과 친해질 수 있는 책입니다. 데이터 분석 분야의 실무자가 번역하여 어색함 없이 쉽게 읽히는 점이 큰 장점인 입문서입니다._정미래(삼성리서치 Data Research팀 연구원) 오늘날 데이터 분석 도구가 다양해지고 관련 내용을 접하기는 쉬워졌지만 데이터 분석을 시작하려는 초보자가 이를 공부하기는 쉽지 않습니다. 이 책은 프로그래밍을 모르는 독자도 친숙한 엑셀로 데이터 분석에 필수적인 통계 이론을 배울 수 있습니다. 그리고 R과 파이썬을 사용하여 데이터를 스스로 분석할 수 있도록 돕습니다. 데이터에서 무궁무진한 인사이트를 발굴하고 싶은 독자에게 소중한 첫걸음이 되어줄 것입니다._박예원(네이버 ML 엔지니어) 수많은 기업과 프로젝트에서 통계 모델 및 AI/ML의 활용은 필수 요소가 되고 있습니다. 현업 연구자와 엔지니어가 연구 개발 과정에서 가장 많은 시간을 들이는 작업은 바로 데이터 분석입니다. 이 책은 데이터 분석 실무자가 애정하는 엑셀, R 그리고 파이썬을 모두 아우르고 있습니다. 도구를 다루는 것에 그치지 않고, 기초적인 확률 이론과 가설 검증 과정 같은 중요한 개념도 쉽게 익힐 수 있도록 돕습니다. 실무에서 해결하고자 하는 많은 문제의 답은 결국 '데이터'에 있습니다. 이 책은 데이터에서 답을 찾고자 하는 이들에게 좋은 가이드북이 될 것입니다._제상현(카카오엔터프라이즈 ML 리서치 엔지니어) 엑셀 활용부터 데이터 과학 이론과 분석까지 필요한 모든 내용을 담았습니다._조던 골드마이어(마이크로소프트 엑셀 MVP) 비즈니스와 데이터 분석 입문자를 위한 필독서_에이든 존슨(Breakthrough Data Science 데이터 과학자 겸 멘토)
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엑셀, R, 파이썬으로 시작하는 데이터 분석: 데이터 분석의 기본 개념과 3가지 핵 ... - 조지 마운트 - Google Sách — 엑셀, R, 파이썬으로 시작하는 데이터 분석: 데이터 분석의 기본 개념과 3가지 핵 … – 조지 마운트 – Google Sách

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(파이썬) numpy.arange

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numpy.arange([start, ] stop, [step, ] dtype=None)

numpy 모듈의 arange 함수는 반열린구간 [start, stop) 에서 step 의 크기만큼 일정하게 떨어져 있는 숫자들을 array 형태로 반환해 주는 함수다.

stop 매개변수의 값은 반드시 전달되어야 하지만 start 는 step 은 꼭 전달되지 않아도 된다. start 값이 전달되지 않았다면 0 을 기본값으로 가지며, step 값이 전달되지 않았다면 1 값을 기본값으로 갖게 된다.

dtype 의 경우 결과로 반환되는 array 이의 type 을 지정할 때 사용한다. dtype 값이 주어지지 않는 경우 전달된 다른 매개 변수로부터 type 을 추론하게 된다.

다음의 예를 보면 쉽게 이해할 수 있을 것이다.

>>> import numpy as np >>> np.arange(3) array([0, 1, 2]) >>> np.arange(3.0) array([ 0., 1., 2.]) >>> np.arange(3,7) array([3, 4, 5, 6]) >>> np.arange(3,7,2) array([3, 5])

import numpy as np 는 numpy 모듈을 np 라는 이름으로 import 하겠다는 의미이다. 따라서 numpy.arange 로 쓰지 않고, 간단하게 np.arange 의 형태로 쓸 수 있다.

np.arange(3) 의 경우 stop 매개변수의 값만 전달되었으므로 [0, 3) 의 반열린구간에서 0을 시작으로 1 간격으로 떨어진 수들을 array [0, 1, 2]의 형태로 반환함을 볼 수 있다.

np.arange(3.0) 의 경우 dtype 의 주어지지 않았지만, 전달된 stop 매개변수의 값 0.3 으로 부터 정수가 아닌 실수값임을 추론하게 되고, 그 결과 array [0., 1., 2.] 이 반환됨을 볼 수 있다.

np.arange(3, 7) 의 경우 start=3, stop=7 이 주어진 경우로 반열린구간 [3, 7) 에서 3을 시작으로 1 간격으로 떨어진 수들을 array [3, 4, 5, 6] 의 형태로 반환함을 볼 수 있다.

마지막으로 np.arange(3, 7, 2) 의 경우 start=3, stop=7, step=2 이므로 반열린구간 [3, 7) 에서 3을 시작으로 2 간격으로 떨어진 수들을 array[3, 5] 의 형태로 반환함을 볼 수 있다. 7의 경우 반열린구간 [3, 7) 에 포함되지 않기 때문에 결과 array 에 포함되지 않는다.

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[Python] 넘파이(Numpy) :: np.array(), np.ndarray(), np.arrange()로 배열 생성

1) 넘파이(Numpy)

넘파이(Numpy)는 수치 데이터를 다루는 파이썬 패키지이다. Numpy의 핵심이라고 불리는 다차원 행렬 자료구조인 ndarray를 통해 벡터 및 행렬을 사용하는 선형 대수 계산에서 주로 사용된다.

numpy 임포트하기

import numpy as np

2) np.array()

np.array()는 리스트, 튜플, 배열로부터 ndarray를 생성한다.

인덱스가 항상 0으로 시작한다는 특징이 있다.

2-1) 리스트로 1차원 배열 생성하기

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) print(type(a)) print(a)

2-2) 튜플로 1차원 배열 생성하기

b = tuple(a) print(type(b)) print(b)

참고로 튜플은 요소의 변경, 추가, 삭제가 불가능하다는 점을 제외하고는 리스트와 같은 기능을 하고 비슷한 형태를 갖고 있다. 따라서 튜플을 리스트로 만들거나 리스트를 튜플로 만드는 것이 가능하다.

2-3) 2차원 배열 생성하기

b = np.array([[10, 20, 30], [60, 70, 80]]) print(b)

여기서 주의할 점은, array() 안에는 하나의 리스트만 들어가므로 리스트의 리스트를 넣어야 한다.

행렬의 차원 및 크기를 확인하려면 ndim 속성과 shape 속성을 출력한다.

print(b.ndim) print(b.shape)

ndim은 차원의 수를, shape는 행렬의 크기를 나타낸다.

3) ndarray의 초기화

리스트를 이용한 방법 말고도 다양한 ndarray 초기화 방법이 있다.

3-1) zeros()

a = np.zeros((2,3))

zeros()는 해당 배열에 모두 0을 삽입한다.

3-2) ones()

a = np.ones((2,3))

ones()는 모두 1을 삽입한다.

3-3) full()

a = np.full((2,2),7)

full()은 배열의 모든 값에 사용자가 지정한 특정 상수값을 넣는다.

3-4) eye()

a = np.eye(3)

eye()는 대각선으로는 1이고 나머지는 0인 2차원을 생성한다.

3-5) numpy 난수 생성

a = np.random.rand(5) print(a) b = np.random.random((2,2)) print(b)

random.rand() 함수는 주어진 행태의 난수 array를 생성한다. 난수 array는 [0,1) 범위에서 균일한 분포를 갖는다.

4) np.arange()

np.arange()는 지정해준 범위에 대해서 배열을 생성해준다.

a = np.arange(10) print(a)

np.arange(i, j, k)는 i부터 j-1까지 k씩 증가하는 배열을 생성한다.

np.array(1, 10, 2) # np.arrange(start, stop, dtype)

Reference

wikidocs.net/32829

[Numpy] np.arange 사용법, range 함수와 차이

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파이썬 넘파이 np.arange 함수 사용법

for 문 순회 상황 등에서 range 함수처럼 특정 수열을 만들려고 할 때, np.arange 함수를 많이 사용하게 됩니다.

np.arange 함수의 사용 방법은 사실 range 함수의 사용 방법과 동일합니다.

np.arange(시작점(생략 시 0), 끝점(미포함), step size(생략 시 1)) 인자를 넣어주면 됩니다.

한번 간단히 예제를 살펴보도록 하겠습니다.

import numpy as np np.arange(10) # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) np.arange(1, 15, 2) # array([ 1, 3, 5, 7, 9, 11, 13]) np.arange(9, -2, -1.5) # array([ 9. , 7.5, 6. , 4.5, 3. , 1.5, 0. , -1.5])

실행 결과의 수열이 numpy array 형태의 자료형에 들어가 있는 것이 특징입니다.

np.arange 함수에서는 dtype 지정이 가능한 부분이 있지만, 자동으로 데이터 자료형을 정수 / 실수형에서 골라주기에 잘 사용하지 않아 따로 다루지는 않겠습니다. np.arange 메소드에서 지원하는 내용은 이 것이 거의 끝이긴 합니다.

np.arange vs range

파이썬에서 기본으로 제공하는 메소드인 range와 차이점은 그럼 무엇일까요?

첫째로, range 함수에는 정수 단위만 지원하나, np.arange는 실수 단위도 표현 가능하다는 점입니다.

np.arange(1, 5, 0.5) # 가능 range(1, 5, 0.5) # TypeError 발생

두번째로, range 메소드는 range iterator 자료형을 반환하고, np.arange 메소드는 numpy array 자료형을 반환합니다. 따라서, np.arange 메소드 결과는 넘파이에서 수행하는 연산 연계가 가능합니다.

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np.arange(1, 5) * 2 # 가능(numpy array 연산) range(1, 5) * 2 # TypeError 발생

마지막으로, np.arange 메소드와 range 메소드의 수행시간 차이를 살펴보도록 하겠습니다. for 문 등에서 순회하고 싶은 수열이 정수로 구성되어 있다면, range 메소드로 순회하는 것이 수행시간에 있어 조금 더 유리하다는 점을 살필 수 있습니다.

import numpy as np import time # range 순회 예시 start = time.time() for x in range(10 ** 5): x * 2 print(time.time() – start) # 0.014 # np.arange 순회 예시 start = time.time() for x in np.arange(10 ** 5): x * 2 print(time.time() – start) # 0.043 # np.arange numpy array 연산 start = time.time() np.arange(10 ** 5) * 2 print(time.time() – start) # 0.001

np.arange가 range보다 입출력에서 3배 정도 더 많은 시간이 소요되었습니다. 다만, array에서 직접 연산하는 경우는 np.arange를 이용하는 것이 압도적으로 유리하겠지요?

이상으로 np.arange의 기능과 range 함수와의 차이점에 대해서 살펴보았습니다. 감사합니다.

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(파이썬) numpy.arange – 코딩 연습

[Python] 넘파이(Numpy) :: np.array(), np.ndarray(), np.arrange()로 배열 생성

[Numpy] np.arange 사용법, range 함수와 차이

파이썬[Python] 055 수의 범위을 바탕으로 배열을 생성하는 방법(arrange, linspace, logspace) – Numpy008

numpy.arange() in Python – GeeksforGeeks

numpy.arrange() in Python

(3) 정렬: align_to, arrange, arrange_in_grid – 파이썬 마님 엔진으로 수학 동영상 만들기

엑셀, R, 파이썬으로 시작하는 데이터 분석: 데이터 분석의 기본 개념과 3가지 핵 … – 조지 마운트 – Google Sách

파이썬 기초 [ Numpy] : 네이버 블로그

(파이썬) numpy.arange

[Python] 넘파이(Numpy) :: np.array(), np.ndarray(), np.arrange()로 배열 생성

[Numpy] np.arange 사용법, range 함수와 차이

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