자료구조9

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  컬렉션 타입의 이해) dict와 set의 차이에 대해 알아보자! dict와 set의 차이에 대해 알아보자! 자료구조/파이썬 기본 자료구조 2024. 10. 21.

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  컬렉션 타입의 이해) 튜플과 리스트의 차이에 대해 알아보자! 리스트와 튜플: 리스트는 값의 수정이 가능하나(mutable), 튜플은 자료구조 특성상 문자열처럼 수정이 불가능하다.(immutable) ​ (문자열은 튜플처럼 값의 수정이 불가능함, immutable) ​ a=[1,3,2,9,5]에서 a.sort()를 하면 a라는 원본을 건드려서 오름차순 정렬한 값이 a에 새롭게 수정됨. 반면, sorted(a)라고 하면 복사본을 건드리기 때문에 오름찬순 정렬값이 원본에서 수정되지는 않음. ​ 따라서 a.sort()를 하고 print(a)를 하면 a가 정렬되어 있음. 반면, sorted(a)를 하고 print(a)를 하면 a가 정렬되어 있지 않음. 자료구조/파이썬 기본 자료구조 2024. 10. 21.

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  문자열 타입에 대해 이해해보자! 문자열 타입에 대해 이해해보자! 자료구조/파이썬 기본 자료구조 2024. 10. 21.

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  datascience(기초) - 주피터를 사용한 기본적인 테이블 생성방법 1. 시작하기에 앞서..  2. 테이블 생성하기  3. 값에 접근하기 자료구조/datascience 자료구조 2024. 9. 23.

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  '넘파이'로 연립방정식과 고차방정식을 해결해보자! [자동제어] 수업을 들을때 연립방정식과 고차방정식을 해결해야 하는 경우가 종종 있습니다. 보통 상태공간에서 문제를 해결할때 연린방정식을, 그리고 전달함수에서 특성방정식의 근을 구할때 고차방정식을 사용합니다. 따라서 이번에는 파이썬코드를 통해 연립방정식 해법과 고차방정식 해법에 대해 알아보도록 하겠습니다. x와y에 대한 연립방정식 해결하기 문제) \begin{align*} 2x+y &= 8\\ 3x-2y &= -5\\ \end{align*} 위 연립방정식에서 x와 y의 값을 구하라. 이를 파이썬에서 넘파이를 써서 해결하기 위해 우선 행렬식 형태로 바꿔야 한다. $$A=\begin{bmatrix} 0 & 1 & 2\\ 3 & 4 & 5\\ 6 & 7 & 8 \end{bmatrix} $$ $ A = \begi.. 자료구조/numpy 자료구조 2023. 11. 26.

• Numpy - where() 사용 방법 import numpy as np #조건(해당요소가 3보다 크다)을 만족하는 Index찾기 arr = np.array([1,2,3,4,5]) print(arr) print(type(arr)) result = np.where(arr>3) print(result) print(type(result)) print(result[0])#3번과 4번 인덱스가 위 조건을 만족한다. #양수,음수를 1과 0으로 변경(양수면 1로, 음수면 0으로 변경) arr = np.array([-1,2,-3,4,-5]) result = np.where(arr>0, 1 , 0) #arr에 있는 값이 0보다 크면, 두번쨰 파라미터(1)을 반환하고, 0보다 작거나 같으면 세번째 파라미터(0)를 반환합니다. print(result) #조건에 .. 자료구조/numpy 자료구조 2023. 3. 25.

• numpy flatten() 함수, 1차원 배열로 변환(평탄화) import numpy as np #2차원 배열을 1차원으로 변환 arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(arr.flatten()) #3차원 배열을 1차원을 변환 arr = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]]) #2행2열 print(arr.flatten()) #2차원 배열을 1차원으로 변환하고 오름차순 정렬 arr = np.array([[3,2,1],[6,5,4]]) print(arr.flatten()) print(np.sort(arr.flatten())) 참고 및 출처: https://codechacha.com/ko/python-numpy-flatten/ numpy flatten() 함수, 1차원 배열로 변환(평탄화) numpy의 fla.. 자료구조/numpy 자료구조 2023. 3. 25.

• numpy hstack, vstack 함수 (배열 연결) import numpy as np #두개의 배열 생성 arr1 = np.array([[1,2], [3,4]]) arr2 = np.array([[5,6], [7,8]]) #hstack을 사용하여 두 배열 행 방향으로 결합 result1 = np.hstack((arr1, arr2)) print(result1) #2행1열과 2행1열을 합쳐서 2행1열을 만듬 #vstack을 사용하여 두 배열을 수직방향으로 결합 result2 = np.vstack((arr1, arr2)) print(result2) #2행1열과 2행1열을 합쳐서 4행1열을 만듬 참고 및 출처: https://codechacha.com/ko/python-numpy-hstack-vstack/ numpy hstack, vstack 함수 (배열 연결) .. 자료구조/numpy 자료구조 2023. 3. 25.

• np.linspace와 np.arange의 차이에 대해 알아보자! import numpy as np #0에서 20사이에 11개의 변수생성 a = np.linspace(0,3,3) # np.linspace(a,b,c)라고 할떄, a 자료구조/numpy 자료구조 2023. 3. 25.