Keep-H's Hardware Design Study Notes

1. dictionary를 이용한 DataFrame 만들기 names = ['JH','JS','OU','SK'] english_scores = [50, 89, 68, 88] math_scores = [86, 31, 91, 75] 값은 임의로 할당했고 이를 이용하여 DataFrame을 구성한다. 구성하는 방법은 여러가지가 있다. values를 리스트로 할당하거나 numpy array를 이용할 수 있고, pandas의 Series를 이용할 수 있다. #1 dict1 = { 'name' : names, 'english_score':english_scores, 'math_score':math_scores } #2 dict2 = { 'name':np.array(names), 'english_score':np.ar..

조건에 따라 bool의 형태로 값을 저장하는 array와 조건에 맞는 인덱스를 반환하는 numpy모듈의 함수 where()에 대하여. 1. numpy array를 이용하면 조건에 따라 bool의 형태로 값을 저장할 수 있다. array1 = np.array([2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 28, 31]) print(array1 > 4) #array([[False, False, True, True, True, True, True, True, True, True, True]]) 2. numpy 내 where() 함수 where(' 조건 ') => 조건에 맞는 값의 인덱스를 반환한다. array1 = np.array([2,3,5,7,11,13,17,19,23,28,31]) filte..

1. 리스트를 통해 생성 array1 = numpy.array([1,2,3,4,5]) 2. 균일한 값으로 생성 - full() 함수를 사용하면 모든 값이 같은 array를 생성할 수 있다. array1 = numpy.full(6,7) #[7,7,7,7,7,7] - 모든 값이 0인 array를 생성 #1 array1 = numpy.full(6,0) #2 array2 = numpy.zeros(6,dtype = int) # [0,0,0,0,0,0] - 모든 값이 1인 array를 생성 #1 array1 = numpy.full(6,1) #2 array2 = numpy.ones(6, dtype = int) # [1,1,1,1,1,1] 3. 연속된 값을 가진 array 생성 arange() 함수를 사용하여 연속된 ..

파이썬의 자료구조인 딕셔너리에 관해 공부했다. 두 값의 관계를 저장하기 효율적인 자료구조/ ex> 물건의 이름과 물건의 가격을 저장가능 딕셔너리를 작성하는 방법은 { }를 통해 자료를 넣어주면 되는데 이때 key : value형식을 지켜주면 된다. 또한 값을 추가하기 위해 인덱싱 기호를 사용해 key값을 넣어주고 =을 통해 value를 할당해주면 된다. # key : value prices = {'gre': 8300000, 'apple': 514} #추가 prices = {} prices['gre'] = 8300001 prices['apple'] = 515 print(prices) #데이터 추가하기, insert를 지원하지 않음 prices['book'] = 600000 print(prices) 딕셔너리..