반응형
넘파이 패키지의 배열 자료구조를 이용하여 벡터를 정의하고 인덱싱과 슬라이싱을 해봅시다.
먼저 넘파이 패키지를 불러옵시다.
>>> import numpy as np
행렬은 리스트를 중첩하여 정의합니다.
>>> m1=np.array([[1,2],[3,4]])
위 행렬은 아래와 같은 행렬입니다.
$\begin{bmatrix}
1 &2 \\
3 &4
\end{bmatrix}$
인덱싱은 리스트의 인덱싱과 동일한 방식으로 하면 됩니다. 예를들어 2라는 원소에 접근하고 싶은 경우, [1,2]라는 원소에 먼저 접근하고 나서 2에 접근하면 됩니다.
>>> m1[0]
array([1, 2])
>>> m1[0][1]
2
배열의 경우 아래와 같이 입력해도 인덱싱이 가능합니다. 이 방법을 주로 사용합니다.
>>> m1[0,1]
2
슬라이싱을 해보기 위해 다른 행렬을 하나 정의하겠습니다.
>>> m2=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
>>> m2
array([[1, 2, 3],
[4, 5, 6],
[7, 8, 9]])
2행의 5,6에 접근해봅시다.
>>> m2[1]
array([4, 5, 6])
>>> m2[1,1:3]
array([5, 6]
반응형
'파이썬 > 통계분석' 카테고리의 다른 글
[파이썬 강의] 52. 2차원 배열(행렬)의 행렬곱 (0) | 2021.10.14 |
---|---|
[파이썬 강의] 51. 2차원 배열(행렬)의 산술연산 (0) | 2021.10.14 |
[파이썬 강의] 49. 1차원배열(벡터)의 산술연산 (0) | 2021.10.14 |
[파이썬 강의] 48. 1차원 배열(벡터)의 정의, 인덱싱, 슬라이싱 (0) | 2021.10.14 |
[파이썬 강의] 47. 자료구조 - 배열 (Numpy Array) (0) | 2021.10.14 |
댓글