티스토리 뷰

beginner/파이썬 기초

NumPy_사칙연산

johh 2019. 2. 13. 13:14
2019.02.13-2

사칙연산

In [1]:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
In [2]:
a = np.arange(12).reshape(4,3)
a
Out[2]:
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11]])
In [3]:
a+1
Out[3]:
array([[ 1,  2,  3],
       [ 4,  5,  6],
       [ 7,  8,  9],
       [10, 11, 12]])
In [4]:
a-1
Out[4]:
array([[-1,  0,  1],
       [ 2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7],
       [ 8,  9, 10]])
In [6]:
a**2
Out[6]:
array([[  0,   1,   4],
       [  9,  16,  25],
       [ 36,  49,  64],
       [ 81, 100, 121]], dtype=int32)
In [5]:
a**2 - (2*a -3)%5
Out[5]:
array([[ -2,  -3,   3],
       [  6,  16,  23],
       [ 32,  48,  61],
       [ 81,  98, 117]], dtype=int32)
In [9]:
1/(a+1)
Out[9]:
array([[1.        , 0.5       , 0.33333333],
       [0.25      , 0.2       , 0.16666667],
       [0.14285714, 0.125     , 0.11111111],
       [0.1       , 0.09090909, 0.08333333]])
In [10]:
a+a
Out[10]:
array([[ 0,  2,  4],
       [ 6,  8, 10],
       [12, 14, 16],
       [18, 20, 22]])
In [12]:
a+a/2
Out[12]:
array([[ 0. ,  1.5,  3. ],
       [ 4.5,  6. ,  7.5],
       [ 9. , 10.5, 12. ],
       [13.5, 15. , 16.5]])

아래로, 옆으로 계산을 확장

  • 브로드캐스팅
In [15]:
a
Out[15]:
array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11]])
In [22]:
a+[1,2,3]   # 열의 개수가 같아야 해.
Out[22]:
array([[ 1,  3,  5],
       [ 4,  6,  8],
       [ 7,  9, 11],
       [10, 12, 14]])
In [23]:
np.array([1,2,3]).shape  # 한줄짜리 벡터
Out[23]:
(3,)
In [16]:
a+[[1],[2],[3],[4]]  # 행의 개수가 같을 때.
Out[16]:
array([[ 1,  2,  3],
       [ 5,  6,  7],
       [ 9, 10, 11],
       [13, 14, 15]])
In [20]:
np.array([[1],[2],[3],[4]])
Out[20]:
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4]])
In [25]:
np.array([[1],[2],[3],[4]]).shape  # 열이 1개인 행렬
Out[25]:
(4, 1)
In [26]:
test = np.array([1,2,3,4])
test
Out[26]:
array([1, 2, 3, 4])
In [27]:
test.shape
Out[27]:
(4,)
In [31]:
test.reshape(4,1)
Out[31]:
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4]])
In [32]:
display(a,test.reshape(4,1))

array([[ 0,  1,  2],
       [ 3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8],
       [ 9, 10, 11]])
array([[1],
       [2],
       [3],
       [4]])
In [34]:
a+test

---------------------------------------------------------------------------
ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-34-428b42a04d22> in <module>()
----> 1 a+test

ValueError: operands could not be broadcast together with shapes (4,3) (4,)
In [33]:
a+test.reshape(4,1)
Out[33]:
array([[ 1,  2,  3],
       [ 5,  6,  7],
       [ 9, 10, 11],
       [13, 14, 15]])
In [35]:
f = open('iris.csv')

line = f.readline()
features = line.strip().split(',')[:4]

labels = ['Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica']

data=[]
for line in f:
    I = line.strip().split(',')
    I[:4] = [float(i) for i in I[:4]]
    I[4] = labels.index(I[4])
    
    data.append(I)
    
f.close()

iris = np.array(data)
In [37]:
iris.mean(axis=0)
Out[37]:
array([5.84333333, 3.054     , 3.75866667, 1.19866667, 1.        ])

iris - iris.mean(axis=0)

490p~491p 브로드캐스팅규칙

[100의자리수, 1의자리수, 100000의 자리수]/[100,1,100000] -> 보기 편하다.

통계함수

  • min(), max()
  • sum()
  • mean(), std()
In [39]:
f = open('iris.csv')

line = f.readline()
features = line.strip().split(',')[:4]

labels = ['Iris-setosa', 'Iris-versicolor', 'Iris-virginica']

data=[]
for line in f:
    I = line.strip().split(',')
    I[:4] = [float(i) for i in I[:4]]
    I[4] = labels.index(I[4])
    
    data.append(I)
    
f.close()

iris = np.array(data)
In [40]:
iris.shape
Out[40]:
(150, 5)
In [41]:
X=iris[:,:4]
y=iris[:,4]
In [42]:
X.max(), X.min()
Out[42]:
(7.9, 0.1)
In [43]:
X.sum()
Out[43]:
2078.2
In [44]:
X.mean(), X.std()
Out[44]:
(3.4636666666666662, 1.974000985027335)

속성(feature) <- 열, axis=0
샘플(sample) <- 행, axis=1
속성이나 샘플별로 통계값을 구한다.

In [45]:
X.mean(axis=0)
Out[45]:
array([5.84333333, 3.054     , 3.75866667, 1.19866667])
In [46]:
X.mean(axis=1)  # 여기서는 별 의미 없는 통계값
Out[46]:
array([2.55 , 2.375, 2.35 , 2.35 , 2.55 , 2.85 , 2.425, 2.525, 2.225,
       2.4  , 2.7  , 2.5  , 2.325, 2.125, 2.8  , 3.   , 2.75 , 2.575,
       2.875, 2.675, 2.675, 2.675, 2.35 , 2.65 , 2.575, 2.45 , 2.6  ,
       2.6  , 2.55 , 2.425, 2.425, 2.675, 2.725, 2.825, 2.4  , 2.4  ,
       2.625, 2.4  , 2.225, 2.55 , 2.525, 2.1  , 2.275, 2.675, 2.8  ,
       2.375, 2.675, 2.35 , 2.675, 2.475, 4.075, 3.9  , 4.1  , 3.275,
       3.85 , 3.575, 3.975, 2.9  , 3.85 , 3.3  , 2.875, 3.65 , 3.3  ,
       3.775, 3.35 , 3.9  , 3.65 , 3.4  , 3.6  , 3.275, 3.925, 3.55 ,
       3.8  , 3.7  , 3.725, 3.85 , 3.95 , 4.1  , 3.725, 3.2  , 3.2  ,
       3.15 , 3.4  , 3.85 , 3.6  , 3.875, 4.   , 3.575, 3.5  , 3.325,
       3.425, 3.775, 3.4  , 2.9  , 3.45 , 3.525, 3.525, 3.675, 2.925,
       3.475, 4.525, 3.875, 4.525, 4.15 , 4.375, 4.825, 3.4  , 4.575,
       4.2  , 4.85 , 4.2  , 4.075, 4.35 , 3.8  , 4.025, 4.3  , 4.2  ,
       5.1  , 4.875, 3.675, 4.525, 3.825, 4.8  , 3.925, 4.45 , 4.55 ,
       3.9  , 3.95 , 4.225, 4.4  , 4.55 , 5.025, 4.25 , 3.925, 3.925,
       4.775, 4.425, 4.2  , 3.9  , 4.375, 4.45 , 4.35 , 3.875, 4.55 ,
       4.55 , 4.3  , 3.925, 4.175, 4.325, 3.95 ])
In [61]:
X.mean(axis=0)
Out[61]:
array([5.84333333, 3.054     , 3.75866667, 1.19866667])
In [52]:
X - X.mean(axis=0)
Out[52]:
array([[-7.43333333e-01,  4.46000000e-01, -2.35866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-9.43333333e-01, -5.40000000e-02, -2.35866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-1.14333333e+00,  1.46000000e-01, -2.45866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-1.24333333e+00,  4.60000000e-02, -2.25866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-8.43333333e-01,  5.46000000e-01, -2.35866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-4.43333333e-01,  8.46000000e-01, -2.05866667e+00,
        -7.98666667e-01],
       [-1.24333333e+00,  3.46000000e-01, -2.35866667e+00,
        -8.98666667e-01],
       [-8.43333333e-01,  3.46000000e-01, -2.25866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-1.44333333e+00, -1.54000000e-01, -2.35866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-9.43333333e-01,  4.60000000e-02, -2.25866667e+00,
        -1.09866667e+00],
       [-4.43333333e-01,  6.46000000e-01, -2.25866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-1.04333333e+00,  3.46000000e-01, -2.15866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-1.04333333e+00, -5.40000000e-02, -2.35866667e+00,
        -1.09866667e+00],
       [-1.54333333e+00, -5.40000000e-02, -2.65866667e+00,
        -1.09866667e+00],
       [-4.33333333e-02,  9.46000000e-01, -2.55866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-1.43333333e-01,  1.34600000e+00, -2.25866667e+00,
        -7.98666667e-01],
       [-4.43333333e-01,  8.46000000e-01, -2.45866667e+00,
        -7.98666667e-01],
       [-7.43333333e-01,  4.46000000e-01, -2.35866667e+00,
        -8.98666667e-01],
       [-1.43333333e-01,  7.46000000e-01, -2.05866667e+00,
        -8.98666667e-01],
       [-7.43333333e-01,  7.46000000e-01, -2.25866667e+00,
        -8.98666667e-01],
       [-4.43333333e-01,  3.46000000e-01, -2.05866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-7.43333333e-01,  6.46000000e-01, -2.25866667e+00,
        -7.98666667e-01],
       [-1.24333333e+00,  5.46000000e-01, -2.75866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-7.43333333e-01,  2.46000000e-01, -2.05866667e+00,
        -6.98666667e-01],
       [-1.04333333e+00,  3.46000000e-01, -1.85866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-8.43333333e-01, -5.40000000e-02, -2.15866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-8.43333333e-01,  3.46000000e-01, -2.15866667e+00,
        -7.98666667e-01],
       [-6.43333333e-01,  4.46000000e-01, -2.25866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-6.43333333e-01,  3.46000000e-01, -2.35866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-1.14333333e+00,  1.46000000e-01, -2.15866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-1.04333333e+00,  4.60000000e-02, -2.15866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-4.43333333e-01,  3.46000000e-01, -2.25866667e+00,
        -7.98666667e-01],
       [-6.43333333e-01,  1.04600000e+00, -2.25866667e+00,
        -1.09866667e+00],
       [-3.43333333e-01,  1.14600000e+00, -2.35866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-9.43333333e-01,  4.60000000e-02, -2.25866667e+00,
        -1.09866667e+00],
       [-8.43333333e-01,  1.46000000e-01, -2.55866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-3.43333333e-01,  4.46000000e-01, -2.45866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-9.43333333e-01,  4.60000000e-02, -2.25866667e+00,
        -1.09866667e+00],
       [-1.44333333e+00, -5.40000000e-02, -2.45866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-7.43333333e-01,  3.46000000e-01, -2.25866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-8.43333333e-01,  4.46000000e-01, -2.45866667e+00,
        -8.98666667e-01],
       [-1.34333333e+00, -7.54000000e-01, -2.45866667e+00,
        -8.98666667e-01],
       [-1.44333333e+00,  1.46000000e-01, -2.45866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-8.43333333e-01,  4.46000000e-01, -2.15866667e+00,
        -5.98666667e-01],
       [-7.43333333e-01,  7.46000000e-01, -1.85866667e+00,
        -7.98666667e-01],
       [-1.04333333e+00, -5.40000000e-02, -2.35866667e+00,
        -8.98666667e-01],
       [-7.43333333e-01,  7.46000000e-01, -2.15866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-1.24333333e+00,  1.46000000e-01, -2.35866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-5.43333333e-01,  6.46000000e-01, -2.25866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [-8.43333333e-01,  2.46000000e-01, -2.35866667e+00,
        -9.98666667e-01],
       [ 1.15666667e+00,  1.46000000e-01,  9.41333333e-01,
         2.01333333e-01],
       [ 5.56666667e-01,  1.46000000e-01,  7.41333333e-01,
         3.01333333e-01],
       [ 1.05666667e+00,  4.60000000e-02,  1.14133333e+00,
         3.01333333e-01],
       [-3.43333333e-01, -7.54000000e-01,  2.41333333e-01,
         1.01333333e-01],
       [ 6.56666667e-01, -2.54000000e-01,  8.41333333e-01,
         3.01333333e-01],
       [-1.43333333e-01, -2.54000000e-01,  7.41333333e-01,
         1.01333333e-01],
       [ 4.56666667e-01,  2.46000000e-01,  9.41333333e-01,
         4.01333333e-01],
       [-9.43333333e-01, -6.54000000e-01, -4.58666667e-01,
        -1.98666667e-01],
       [ 7.56666667e-01, -1.54000000e-01,  8.41333333e-01,
         1.01333333e-01],
       [-6.43333333e-01, -3.54000000e-01,  1.41333333e-01,
         2.01333333e-01],
       [-8.43333333e-01, -1.05400000e+00, -2.58666667e-01,
        -1.98666667e-01],
       [ 5.66666667e-02, -5.40000000e-02,  4.41333333e-01,
         3.01333333e-01],
       [ 1.56666667e-01, -8.54000000e-01,  2.41333333e-01,
        -1.98666667e-01],
       [ 2.56666667e-01, -1.54000000e-01,  9.41333333e-01,
         2.01333333e-01],
       [-2.43333333e-01, -1.54000000e-01, -1.58666667e-01,
         1.01333333e-01],
       [ 8.56666667e-01,  4.60000000e-02,  6.41333333e-01,
         2.01333333e-01],
       [-2.43333333e-01, -5.40000000e-02,  7.41333333e-01,
         3.01333333e-01],
       [-4.33333333e-02, -3.54000000e-01,  3.41333333e-01,
        -1.98666667e-01],
       [ 3.56666667e-01, -8.54000000e-01,  7.41333333e-01,
         3.01333333e-01],
       [-2.43333333e-01, -5.54000000e-01,  1.41333333e-01,
        -9.86666667e-02],
       [ 5.66666667e-02,  1.46000000e-01,  1.04133333e+00,
         6.01333333e-01],
       [ 2.56666667e-01, -2.54000000e-01,  2.41333333e-01,
         1.01333333e-01],
       [ 4.56666667e-01, -5.54000000e-01,  1.14133333e+00,
         3.01333333e-01],
       [ 2.56666667e-01, -2.54000000e-01,  9.41333333e-01,
         1.33333333e-03],
       [ 5.56666667e-01, -1.54000000e-01,  5.41333333e-01,
         1.01333333e-01],
       [ 7.56666667e-01, -5.40000000e-02,  6.41333333e-01,
         2.01333333e-01],
       [ 9.56666667e-01, -2.54000000e-01,  1.04133333e+00,
         2.01333333e-01],
       [ 8.56666667e-01, -5.40000000e-02,  1.24133333e+00,
         5.01333333e-01],
       [ 1.56666667e-01, -1.54000000e-01,  7.41333333e-01,
         3.01333333e-01],
       [-1.43333333e-01, -4.54000000e-01, -2.58666667e-01,
        -1.98666667e-01],
       [-3.43333333e-01, -6.54000000e-01,  4.13333333e-02,
        -9.86666667e-02],
       [-3.43333333e-01, -6.54000000e-01, -5.86666667e-02,
        -1.98666667e-01],
       [-4.33333333e-02, -3.54000000e-01,  1.41333333e-01,
         1.33333333e-03],
       [ 1.56666667e-01, -3.54000000e-01,  1.34133333e+00,
         4.01333333e-01],
       [-4.43333333e-01, -5.40000000e-02,  7.41333333e-01,
         3.01333333e-01],
       [ 1.56666667e-01,  3.46000000e-01,  7.41333333e-01,
         4.01333333e-01],
       [ 8.56666667e-01,  4.60000000e-02,  9.41333333e-01,
         3.01333333e-01],
       [ 4.56666667e-01, -7.54000000e-01,  6.41333333e-01,
         1.01333333e-01],
       [-2.43333333e-01, -5.40000000e-02,  3.41333333e-01,
         1.01333333e-01],
       [-3.43333333e-01, -5.54000000e-01,  2.41333333e-01,
         1.01333333e-01],
       [-3.43333333e-01, -4.54000000e-01,  6.41333333e-01,
         1.33333333e-03],
       [ 2.56666667e-01, -5.40000000e-02,  8.41333333e-01,
         2.01333333e-01],
       [-4.33333333e-02, -4.54000000e-01,  2.41333333e-01,
         1.33333333e-03],
       [-8.43333333e-01, -7.54000000e-01, -4.58666667e-01,
        -1.98666667e-01],
       [-2.43333333e-01, -3.54000000e-01,  4.41333333e-01,
         1.01333333e-01],
       [-1.43333333e-01, -5.40000000e-02,  4.41333333e-01,
         1.33333333e-03],
       [-1.43333333e-01, -1.54000000e-01,  4.41333333e-01,
         1.01333333e-01],
       [ 3.56666667e-01, -1.54000000e-01,  5.41333333e-01,
         1.01333333e-01],
       [-7.43333333e-01, -5.54000000e-01, -7.58666667e-01,
        -9.86666667e-02],
       [-1.43333333e-01, -2.54000000e-01,  3.41333333e-01,
         1.01333333e-01],
       [ 4.56666667e-01,  2.46000000e-01,  2.24133333e+00,
         1.30133333e+00],
       [-4.33333333e-02, -3.54000000e-01,  1.34133333e+00,
         7.01333333e-01],
       [ 1.25666667e+00, -5.40000000e-02,  2.14133333e+00,
         9.01333333e-01],
       [ 4.56666667e-01, -1.54000000e-01,  1.84133333e+00,
         6.01333333e-01],
       [ 6.56666667e-01, -5.40000000e-02,  2.04133333e+00,
         1.00133333e+00],
       [ 1.75666667e+00, -5.40000000e-02,  2.84133333e+00,
         9.01333333e-01],
       [-9.43333333e-01, -5.54000000e-01,  7.41333333e-01,
         5.01333333e-01],
       [ 1.45666667e+00, -1.54000000e-01,  2.54133333e+00,
         6.01333333e-01],
       [ 8.56666667e-01, -5.54000000e-01,  2.04133333e+00,
         6.01333333e-01],
       [ 1.35666667e+00,  5.46000000e-01,  2.34133333e+00,
         1.30133333e+00],
       [ 6.56666667e-01,  1.46000000e-01,  1.34133333e+00,
         8.01333333e-01],
       [ 5.56666667e-01, -3.54000000e-01,  1.54133333e+00,
         7.01333333e-01],
       [ 9.56666667e-01, -5.40000000e-02,  1.74133333e+00,
         9.01333333e-01],
       [-1.43333333e-01, -5.54000000e-01,  1.24133333e+00,
         8.01333333e-01],
       [-4.33333333e-02, -2.54000000e-01,  1.34133333e+00,
         1.20133333e+00],
       [ 5.56666667e-01,  1.46000000e-01,  1.54133333e+00,
         1.10133333e+00],
       [ 6.56666667e-01, -5.40000000e-02,  1.74133333e+00,
         6.01333333e-01],
       [ 1.85666667e+00,  7.46000000e-01,  2.94133333e+00,
         1.00133333e+00],
       [ 1.85666667e+00, -4.54000000e-01,  3.14133333e+00,
         1.10133333e+00],
       [ 1.56666667e-01, -8.54000000e-01,  1.24133333e+00,
         3.01333333e-01],
       [ 1.05666667e+00,  1.46000000e-01,  1.94133333e+00,
         1.10133333e+00],
       [-2.43333333e-01, -2.54000000e-01,  1.14133333e+00,
         8.01333333e-01],
       [ 1.85666667e+00, -2.54000000e-01,  2.94133333e+00,
         8.01333333e-01],
       [ 4.56666667e-01, -3.54000000e-01,  1.14133333e+00,
         6.01333333e-01],
       [ 8.56666667e-01,  2.46000000e-01,  1.94133333e+00,
         9.01333333e-01],
       [ 1.35666667e+00,  1.46000000e-01,  2.24133333e+00,
         6.01333333e-01],
       [ 3.56666667e-01, -2.54000000e-01,  1.04133333e+00,
         6.01333333e-01],
       [ 2.56666667e-01, -5.40000000e-02,  1.14133333e+00,
         6.01333333e-01],
       [ 5.56666667e-01, -2.54000000e-01,  1.84133333e+00,
         9.01333333e-01],
       [ 1.35666667e+00, -5.40000000e-02,  2.04133333e+00,
         4.01333333e-01],
       [ 1.55666667e+00, -2.54000000e-01,  2.34133333e+00,
         7.01333333e-01],
       [ 2.05666667e+00,  7.46000000e-01,  2.64133333e+00,
         8.01333333e-01],
       [ 5.56666667e-01, -2.54000000e-01,  1.84133333e+00,
         1.00133333e+00],
       [ 4.56666667e-01, -2.54000000e-01,  1.34133333e+00,
         3.01333333e-01],
       [ 2.56666667e-01, -4.54000000e-01,  1.84133333e+00,
         2.01333333e-01],
       [ 1.85666667e+00, -5.40000000e-02,  2.34133333e+00,
         1.10133333e+00],
       [ 4.56666667e-01,  3.46000000e-01,  1.84133333e+00,
         1.20133333e+00],
       [ 5.56666667e-01,  4.60000000e-02,  1.74133333e+00,
         6.01333333e-01],
       [ 1.56666667e-01, -5.40000000e-02,  1.04133333e+00,
         6.01333333e-01],
       [ 1.05666667e+00,  4.60000000e-02,  1.64133333e+00,
         9.01333333e-01],
       [ 8.56666667e-01,  4.60000000e-02,  1.84133333e+00,
         1.20133333e+00],
       [ 1.05666667e+00,  4.60000000e-02,  1.34133333e+00,
         1.10133333e+00],
       [-4.33333333e-02, -3.54000000e-01,  1.34133333e+00,
         7.01333333e-01],
       [ 9.56666667e-01,  1.46000000e-01,  2.14133333e+00,
         1.10133333e+00],
       [ 8.56666667e-01,  2.46000000e-01,  1.94133333e+00,
         1.30133333e+00],
       [ 8.56666667e-01, -5.40000000e-02,  1.44133333e+00,
         1.10133333e+00],
       [ 4.56666667e-01, -5.54000000e-01,  1.24133333e+00,
         7.01333333e-01],
       [ 6.56666667e-01, -5.40000000e-02,  1.44133333e+00,
         8.01333333e-01],
       [ 3.56666667e-01,  3.46000000e-01,  1.64133333e+00,
         1.10133333e+00],
       [ 5.66666667e-02, -5.40000000e-02,  1.34133333e+00,
         6.01333333e-01]])
In [55]:
X_norm = (X - X.mean(axis=0))/X.std(axis=0)
In [58]:
X.std(axis=0)
Out[58]:
array([0.82530129, 0.43214658, 1.75852918, 0.76061262])
In [60]:
X.std() # 여기서는 의미없는 통계값
Out[60]:
1.974000985027335
In [56]:
plt.plot(X_norm)
plt.legend(features)
Out[56]:
<matplotlib.legend.Legend at 0x379fad7ef0>

'beginner > 파이썬 기초' 카테고리의 다른 글

NumPy_파일입출력  (0) 2019.02.14
NumPy_함수  (0) 2019.02.13
NumPy_랜덤-2  (0) 2019.02.13
NumPy_랜덤-1  (0) 2019.02.12
NumPy_생성하기  (0) 2019.02.12
공지사항
최근에 올라온 글
최근에 달린 댓글
Total
Today
Yesterday
링크
TAG more
«   2025/02   »
일 월 화 수 목 금 토
1
2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 13 14 15
16 17 18 19 20 21 22
23 24 25 26 27 28
글 보관함