기루 기룩 기록

sort(): 행렬을 정렬

- np.sort(): 정렬된 행렬을 반환

- ndarray.sort(): 행렬을 정렬 inplace

argsort(): 정렬된 행렬의 인덱스를 반환

test = np.array([3, 1, 9, 5])
print('원본 행렬:', test)

# np.sort()로 정렬
sort_test1 = np.sort(test)
print('np.sort() 결과: ', sort_test1)
print('np.sort() 수행 후 원본', test)

# ndarray.sort()로 정렬
sort_test2 = test.sort()
print('ndarray.sort() 결과: ', sort_test2)
print('ndarray.sort() 수행 후 원본', test)

# 내림차순 정렬
sort_test3 = np.sort(test)[::-1]
print('내림차순으로 정렬: ', sort_test3)

# argsort()로 정렬
sort_test4 = np.argsort(test)
print(sort_test4)

2차원 행렬의 정렬

- 작성예정

넘파이

- 파이썬에서 선형대수 기반의 프로그램을 쉽게 만들 수 있도록 지우너하는 대표적인 패키지

- 루프를 사용하지 않고 대량 데이터의 배열 연산을 가능하게 하므로 빠른 배열 연산 속도를 보장

- 배열 기반의 연산 및 다영한 데이터 핸들링 기능 제공

- NumPy의 자료형

사용 방법

import numpy as np  # np를 약어로 사용하는것은 개발자간의 암묵적인 사항이다.

넘파이의 기본 데이터타입

ndarray

- 다차원 배열 생성 및 다양한 연산 가능

- np.array(DataFrame): ndarray 반환

- shape변수: ndarray의 행, 열 반환

- ndim변수: ndarray의 차원 반환

- 데이터 타입: 숫자형, 문자열, 불(서로 다른 데이터 타입 사용시 형변환이 일어난다)

- 생성하기: arange(), zeros(), ones()

- 차원변경: reshape(행, 열)  # 크기를 맞추지 않으면 오류가 난다 ex) array의 길이 10 -> np.reshape(2, 5) 가능                                                                                                                              np.reshape(3, 4) 불가

- 인덱싱: 다음에 업로드하겠습니다.