[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 8회차 미션

2020.08.17

[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 인강 100% 환급 챌린지 8회차 미션

 

7회차에서 배운 데이터를 오름차순 혹은 내림차순으로 나열해주는 sort와 오름차순 대로 인덱싱해주는 argsort를 배우고 행렬부분으로 들어갔다. 행렬부분은 경제학도이기도 하고, 엑셀에서도 자주 쓰이는 개념이라 행렬부분이 나오자마자 한숨 돌릴 수 있었다.😌

 

어제 배운 내용을 복습하면, 행렬끼리 덧셈과 뺄셈을 할 때는 shape 즉, 동일한 행과 열로 구성된 array끼리 계산할 수 있다. 곱셈의 경우는 곱셈을 하고자하는 먼저오는 array의 열과 두번째오는 array의 행이 동일해야한다.

 

📍행렬의 사칙연산

행렬의 사칙연산은 우리가 계산할때 일반적으로 쓰는 기호 +,-,x,/를 쓰면 되었다.

step 1: a= np.array([0행],[1행]...)

step 2: 계산

 

➕덧셈

먼저 행렬을 np.array해서 코딩해주고 계산하고 싶은 array를 + 를 해서 값을 출력하면 된다.

실습 예제

a+b

cf. sum은 모든 행 혹은 열의 합을 구할 수 있다.

np.sum(a,axis=0 or 1) (array이름, 축 0은 행, 1은 열)

 

➖뺄셈

뺄셈도 덧셈과 같다. 계산해주고 싶은 행렬을 np.array를 이용해서 코딩하고, 이를 뺄셈 기호-를 이용해서 출력하면- 간단히 끝-! 

a-b

 

✖️곱셈

파이썬에서 곱셈은 곱셈 기호 *을 사용하거나 코딩식 dot product을 활용할 수 있다. 하지만 둘은 차이가 있다. 행렬에서 곱셈을 하기 위해서는 마주하는 부분 즉 앞아오는 array의 열과 그 다음에 오는 array의 행이 반드시 일치해야하는데(shape),

 

*의 경우 shape이 일치하지않아도 저절로 계산이 된다. 하지만, dot product (array1.dot(array2))의 경우 반드시 이를 맞추어야한다.

강의 캡처

 

💬broadcasting

broadcasting은 행렬의 모든 요소에 같은 수를 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈을 해주는 것을 말한다.

a+n 모든요소에 n을 더해

a-n 모든요소에 n을 빼

a*n 모든요소에 n을 곱해

a/n 모든요소에 n을 나눠

강의 캡처

💡오늘 배운 내용 복습

1. 행렬의 사칙연산
2. broadcasting

01. 파트1 에서 가장 쉬웠던 부분 22강-25강 수강완료했다. 8일동안 01. 파트1을 다 마치고 02. pandas 부분으로 넘어갈 수 있게되었다!✊

 

https://bit.ly/3imy2uN

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