[빅데이터분석 | Numpy] 4. 범용함수(Universal Function)
1. 범용 함수(Universal Function) _ufunc- Numpy 배열의 연산을 빠르게 만드는 핵심이다. 벡터화 : 벡터화를 통해 데이터를 규격화하고, 프로세스를 단순화 한다.즉 데이터를 정규화 된 형식으로 사용하여 효율을 높인다.프로세스를 압축하여 프로그램을 간단하게 만들 수 있다.np.add()import numpy as npa = np.add([1,2,3,4,5],[1,2,3,4,5])print(a)- np.add는 두 배열의 원소별 합을 계산하는 ufunc np.add.reduce() : 배열을 축소, 주어진 배열의 각 축에 대해 덧셈을 수행b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print(np.add.reduce(b))print(np.add.reduce(a))print..
2024. 10. 24.
[빅데이터분석 | Numpy] 3. reshape, ndarray 탐색, 구조화된 데이터 타입(Structured Data Type)
2024.10.14 - [분류 전체보기] - [빅데이터분석 | Numpy] 2. 특수 배열 : zeros, empty, eye, linspace [빅데이터분석 | Numpy] 2. 특수 배열 : zeros, empty, eye, linspace2024.10.03 - [빅데이터분석] - [빅데이터분석 | Numpy] 1. Numpy 란?, np.array [빅데이터분석 | Numpy] 1. Numpy 란?, np.array본 글은 대학교 강의를 듣고 공부한 내용을 정리한 글로 틀린 내용이 있을 수 있습니sua0105.tistory.com이전에는 몇 가지 특수한 행렬을 만들어봤다.이번에는 numpy의 중요한 함수인 reshape과 darray 등과 같은 새로운 개념들을 배워보자 1. reshape : num..
2024. 10. 14.
