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3. 인덱싱 x = np.arange(9)y = x[5]z = x[0:5]p = x[-1]q = x[0:-1]기본적으로 배열의 indexing과 같다. 0부터 시작하며 맨끝은 n-1이고 마지막 index는 n-1 또는 -1이된다.또한 파이썬의 슬라이싱 규칙 x[start:end]의 경우 end는 포함되지 않아서 array를 다출력하고 싶으면x[ : ] 또는 x[0:n] 을 사용하면 된다.x = np.arange(12).reshape(3,4)y = x[0]z = x[0:2,1] 2차원 배열의 경우 ,를 기준으로 행과 열을 나눈다. x[0]의 경우 첫번째 행을 출력하고 x[0:2, 1]은 0~1번의 행에 있는 2번째 열을 출력한다. 즉 [1,5]를 출력  3. Numpy의 axis (축) 합치기를 들어가기전..

* 해당글은 공학자를 위한 Python(조정래, https://wikidocs.net/book/1704)를 참고해 공부하며 올린 글입니다. Python 언어를 사용한지 4년이 다 되어간다. 물론 Python을 사용해 머신러닝을 많이 하지 Python 언어 자체를 탐구하지는 않는다, ( 언어 자체는 굉장히 습득하기 쉬운 편)  하지만 데이터분석과 머신러닝에서 사용하는 패키지인 Numpy자체도 제대로 사용 못하고 있다는 생각이 들었다.최근 GPT덕분에 나 자신이 Numpy로 데이터 조작하는 일이 거의 없기 때문이다.  그럼에도 불구하고 Numpy를 정리하려는 이유는 알고쓰는 것과 모르고 쓰는 것에는 능률차이가 굉장히 크다고 생각하기 때문! 따라서 Numpy에 대해 정리하고 포스팅 해보자 한다.  NumPy ..