Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
29 | 30 | 31 |
Tags
- 주식데이터
- 자기소개서
- 사이킷런
- 경력기술서 첨삭
- 데이터 사이언티스트
- 주요 파라미터
- 판다스
- 퀀트
- 데이터분석
- 데이터사이언스학과
- 하이퍼 파라미터
- 랜덤포레스트
- 데이터사이언티스트
- 대학원
- AutoML
- 파이썬
- 데이터사이언스
- 파라미터 튜닝
- 퀀트 투자 책
- 머신러닝
- 데이터 사이언스
- 주가데이터
- 코딩테스트
- pandas
- 커리어전환
- 경력 기술서
- sklearn
- 이력서 첨삭
- 베이지안 최적화
- 하이퍼 파라미터 튜닝
Archives
- Today
- Total
목록브로드캐스팅 (1)
GIL's LAB
Numpy와 Pandas에서의 배열 연산
넘파이의 가장 큰 장점으로 매우 빠른 배열 간 연산을 꼽을 수 있습니다. 배열 간 연산이란 크기가 같은 두 배열에 대해, 같은 위치에 있는 요소끼리의 수행하는 연산을 의미합니다. 예를 들어, 크기가 n인 두 배열 x = (x1, x2, ..., xn)와 y = (y1, y2, ..., yn)에 대해 임의의 연산자 ◇를 사용한 배열 연산은 다음과 같이 정의됩니다. x ◇ y = (x1 ◇ y1, x2 ◇ y2, ..., xn ◇ yn) 넘파이는 C로 작성되었기에, 파이썬의 반복문을 사용하는 것보다 훨씬 빠른 속도의 배열 연산을 자랑합니다. 이 포스팅에서는 넘파이의 배열 연산에 대해 알아보겠습니다. 유니버설 함수 유니버설 함수(universal functions, ufuncs)는 +, -, *, /, ** ..
파이썬/데이터 분석을 위한 파이썬
2021. 12. 10. 11:53