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왜 Numpy 을 배워야 하는가? 4
Numpy을 활용하는 것에는 어떠한 차이점이 있는지 비교해보도록 하겠습니다.
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수업 목표Lecture1.1
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넘파이(Numpy)를 사용하는 이유Lecture1.2
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넘파이(Numpy)의 핵심, 배열(Array)Lecture1.3
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마무리Lecture1.4
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Numpy 배열의 구성요소와 생성 8
Numpy 배열의 구성요소인 원소, 자료형, 모양에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
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수업 목표Lecture2.1
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Numpy 배열의 구성 요소Lecture2.2
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Numpy 배열의 자료형(Data Type)Lecture2.3
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Numpy 배열의 모양(Shape)Lecture2.4
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Numpy 배열의 차원(dimension)Lecture2.5
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Numpy 배열의 축(axis)Lecture2.6
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Numpy 배열 생성하기Lecture2.7
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마무리Lecture2.8
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Numpy 배열의 인덱싱 6
Numpy 배열에서 원하는 위치의 값을 가져오는 방법인 인덱싱에 대해 살펴보도록 하겠습니다.
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수업 목표Lecture3.1
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인덱싱(Indexing)Lecture3.2
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Boolean Mask를 이용한 인덱싱(Indexing)Lecture3.3
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비교연산자를 이용한 인덱싱(Indexing)Lecture3.4
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원소의 인덱스를 가져오는 메소드 : np.whereLecture3.5
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마무리Lecture3.6
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Numpy 배열의 결합과 변형 6
배열의 모양과 축을 바꾸거나, 다수의 배열을 합치거나 쌓는 방법들을 배워보도록 하겠습니다.
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수업 목표Lecture4.1
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여러 배열의 원소 합치기 : np.concatenateLecture4.2
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여러 배열의 각 원소로 새로운 축 만들어 쌓기 : np.stackLecture4.3
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배열의 모양 바꾸기 : np.reshapeLecture4.4
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배열의 축 바꾸기 : np.transposeLecture4.5
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마무리Lecture4.6
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Numpy 의 다양한 함수 - 원소단위 8
원소 간 연산하는 방법을 배워보고, Numpy의 핵심인 Broadcasting에 대해 배워보도록 하겠습니다.
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수업 목표Lecture5.1
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단일 배열의 원소 별 연산Lecture5.2
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같은 크기를 갖는 배열 간 원소 별 연산Lecture5.3
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브로드캐스팅 살펴보기Lecture5.4
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브로드캐스팅 성립 규칙Lecture5.5
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브로드캐스팅 VS For 순회문 비교하기Lecture5.6
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예제) 브로드캐스팅과 범용함수 활용하기Lecture5.7
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마무리Lecture5.8
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Numpy 의 다양한 함수 - 축단위 8
축 단위로 작동하는 메소드와 집계함수들을 살펴보도록 하겠습니다.
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수업 목표Lecture6.1
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2차원에서 축 기준 연산의 작동Lecture6.2
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3차원에서 축 기준 연산의 작동Lecture6.3
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Numpy Array의 축 기준 집계 연산Lecture6.4
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배열의 원소 간 기초통계량 집계Lecture6.5
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배열의 다양한 집계Lecture6.6
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원소의 크기에 따라 정렬하기Lecture6.7
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마무리Lecture6.8
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