numpy 연산 · numpy를 사용하면 배열간 연산을 쉽게 실행할 수 있습니다. · 연산은 +, -, *, / 등의 연산자를 사용할 수도 있고, add(), substract(), multiply(), divide() 등의 함수를 사용할 수도 있습니다. · 배열에서 벡터 연산을 브로드캐스팅이라고도 합니다. 별 연산자(*) 별 연산자(*)는 파이썬과 numpy에서 다르게 작용한다. 메소드 설명 사칙 연산 함수 · add(), · multiply(), · negative(), · exp(), · log(), · sqrt() 삼각 함수 · sin(), · cos(), · hypot() 비트 단위 함수 · bitwise_and(), · left_shift() 관계형 함수 · less(), · logical_n..

기초 통계분석 함수 - R vs Python

swapaxes() · T의 좀 더 일반화된 버전으로 파라미터로 전달하는 2개의 축을 서로 바꿔서 다차원 배열을 전치합니다. · 2차원 배열에 0번과 1번 축을 파라미터로 전달하는 것은 배열을 전치하는 것과 같습니다. 2 차원에서의 축 번호 3차원 층 행 열 Python 0 1 2 R 3 1 2

numpy 배열의 속성 · numpy에서 배열은 동일한 타입의 값들을 가집니다. · numpy 배열의 차원을 ndim 라 하고, 각 차원의 크기를 튜플로 표시하는 것을 shape 라고 합니다.

apply() 적용 · 행이나 열 단위로 더 복잡한 처리를 하고 싶을 때 사용합니다. · apply()의 axis로 행 또는 열을 지정하면 각 열(또는 행)을 반복하여 해당 함수를 적용시킵니다.

일반 함수 vs 익명함수