Numpy : np.reshape, flatten, ravel, newaxis (차원 변경)
reshape A = np.array([1,2,3,4,5,6]) A.reshape(3,2) # A.reshape(-1,1) 위와 같은 것, -1은 열의 갯수에 맞춰서 행 갯수를 자동으로 정하는 것. """ [[1,2], [3,4], [5,6]] """ flatten, ravel A.flatten() # A.ravel() A A.shape """ [1,2,3,4,5,6] """ newaxis A[:, np.newaxis] """ array([[1], [2], [3], [4], [5], [6]]) """ meshgrid points = np.arange(-5,5,0.01) xs,ys = np.meshgrid(points, points) xs """ [[-5, -4.99 ------- 4.99, 4.99], ..
2020. 2. 21.
Pandas : DataFrame axis
axis 정의 > axis는 수직축을 말하며, 위와 같은 그림처럼 axis를 0,1,2 로 3차원 공간을 구분한다. axis=0 axis=0을 보면, "x축으로 합친다" 라고 생각하면 편하다. result = ex_array.sum(axis=0) axis=1 axis=2 결론 axis=None 이면, 모든 요소의 합을 스칼라의 값으로 반환한다. axis=0 이면, 여러 row들을 한 개로 합치는 역할이며 (x,y,z) -> (y,z) 로 shape가 변환된다. axis=1 이면, row별로 존재하는 여러 columns들을 한 개로 합치는 역할이며 (x,y,z) -> (x,z)로 shape가 변환된다. axis=2 이면, column의 depth를 가진 값으로 축소하며 (x,y,z) -> (x,y)로 sh..
2020. 2. 4.
