Milky's note

1. Alias 지정 import numpy as np 2. ndarray 생성하기 arr = np.array([1, 2, 3, 4], dtype=int) arr.shape - shape 확인 가능 2-1. index로 설정하여 나누기 arr[0] - index로 지정하여 확인 , 배열을 필요한 부분만 가지고 와서 slicing이라고도 함 arr[1:], arr[:4] - 범위를 지정해서 가지고 올 수도 있음 2-2. fancy indexing fancy 인덱싱은 범위가 아닌 특정 index의 집합의 값을 선택하여 추출하고 싶을 때 활용 반드시 [추출하고 싶은 인덱스] 꺾쇠 괄호로 묶음 idx = [1, 3, 5] arr[idx] 3. range 생성 3-1. arange를 사용해서 쉽게 생성하기 첫번째..

1. 데이터 타입 (집합) 집합 형태의 데이터 타입 - list (순서 O, 집합) - tuple (순서 O, 읽기 전용 집합) - set (순서 X, 중복X 집합) - dict (key, value로 이루어진 사전형 집합) 1-1. list (순서가 있는 집합) [] 형태로 표현 --> mylist = [] mylist.append(2) mylist.remove(2) len(mylist) 1-2. tuple (순서가 있는 집합, 읽기 전용) () 로 표현 --> mytuple = (1, 2, 3, 4, 5) 읽기 전용이라 수정이 안됨 len(mytuple) 1-3. set (순서가 없는 집합, 중복 불가능) --> myset=set() myset.add(1) 1-4. dict (사전형 집합, key와 ..