1. time array 연산의 시간을 비교 일반적으로 for loop가 가장 느리고 다음으로 list comprehension이 빠르고 numpy가 가장 빠르다 numpy는 c로 구현하여 연산속도의 이점을 확보하고 dynamic typing을 포기 대용량 계산에서 numpy가 이득 concatenate같은 단순 할당연산에는 속도 이점이 없음 위에서부터 for loop연산,list comprehension연산,numpy 연산 numpy가 압도적으로 빠르다 2. comparison 단순히 array를 scalar와 비교하면 array 원소 모두에 대해 comparison하여 boolean array로 반환 3. any,all np.any() array내 모든 원소에 대해 하나라도 True이면 True np..
1. element wise operation numpy는 단순 list와는 다르게 기본적으로 array끼리 사칙연산을 지원함 기본적으로는 *,+,-는 대응하는 원소끼리 연산함 dot product는 일반적인 행렬곱으로 a.dot(b) , a@b transpose는 a.T , a.transpose() 2. broadcasting shape가 다른 배열 간 연산도 지원함 scalar가 matrix의 모든 원소에 대응하여 연산함
1. np.arange(n) np.arange(n)은 0~n-1까지 한 행으로 array 생성 list의 range는 step size에 floating point가 불가능하나 arange()는 가능 보통 reshape와 같이 사용함 arange로 array를 만들고 원하는 shape로 바꾸기 위해 reshape를 사용 2. np.zeros() & np.ones() np.zeros()는 0으로 가득 찬 ndarray np.ones()는 1로 가득찬 ndarray 3. np.empty() np.empty()는 비어있는 ndarray를 생성한다 그런데 일반적으로 배열을 생성할때는 메모리 공간을 싹 비우고(initialization) 잡는데 np.empty는 그냥 메모리 공간을 잡는다. 그래서 잡은 공간에 들..
1. 세미콜론 모든 수행 문장이 끝날 때 최종적으로 마지막에 세미콜론 ; 으로 끝냄 2. 특정 칼럼 조회 2-1) 기본형식 select (칼럼) from (테이블명); 2-2) 모든 칼럼 조회 select * from (테이블명); 3. 조건 지정 3-1) where문 사용 select * from (테이블명) where (조건): > 테이블에 존재하는 모든 칼럼을 조회하는데 조건에 맞는 행만을 조회함 > where emp.ename="kim"; 처럼 (테이블명).(칼럼명)으로 칼럼을 지정할 수 있음 3-2) 연산자 일반적인 프로그래밍 언어와 비슷한 연산자들을 지원함 where A = 1000; where A >= 1000; where A = 1000 AND B A가 1000이상 2000이하인 행을 조회..
1. reshape 원소 개수는 바꾸지 않고 array의 shape를 변경함 원소 개수는 shape의 모든 축의 곱 np.array().reshape() dim에 -1을 포함시키면 그 부분은 파이썬이 데이터 수에 맞게 알아서 잡아준다 2. flatten 다차원 array를 1차원 array로 만들어준다 (2,2,4)의 3차원 array를 (16,)의 1차원 array로 flatten 시킴 원소의 수인 모든 shape의 곱이 16으로 일정해야함 3. indexing 리스트와는 다르게 [a,b]의 직관적인 indexing을 제공함 indexing으로 값 변경도 가능 0행 2열의 원소를 test_exampe[0,2]로 불러올 수 있음 0,0의 원소인 1을 test_example[0,0]=10으로 변경 가능 4..
1. numpy 고성능 과학 계산용 패키지 matrix나 vector같은 array 연산의 사실상 표준 일반 리스트에 비해 빠르고 효율적 반복문 없이 배열 연산 처리를 지원 c,c++ 등 다른 언어와 통합 가능 import numpy as np 2. array에 대하여 행렬은 일반적으로 이차원 list를 이용하여 표현한다. 예를 들어 [[2,1],[3,2],[3,-1]]은 $$\begin{pmatrix} 2 & 1\\ 3 & 2\\ 3 & -1 \end{pmatrix}$$을 표현한다. 그러나 이렇게 하는 경우 다양한 행렬 계산이 어려워진다. 심지어 매우 큰 matrix에 대해 일일이 list로 표현해줄 것인가? 리스트는 심지어 메모리도 비효율적이다. 각각의 값이 모두 메모리 주소를 가지기 때문 3. ar..
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