ML 1강 - 2
argsort - 정렬과 동시에 데이터 매칭 import numpy as np name_array = np.array(['John', 'Mike', 'Sarah', 'Kate', 'Samuel']) score_array = np.array([78, 95, 84, 98, 88]) sort_indices_asc = np.argsort(score_array) print('성적 오름차순 정렬 시 score_array의 인덱스:', sort_indices_asc) print('성적 오름차순으로 name_array의 이름 출력:', name_array[sort_indices_asc]) 성적 오름차순 정렬 시 score_array의 인덱스: [0 2 4 1 3] 성적 오름차순으로 name_array의 이름 출력: ['John' 'Sarah' 'Samuel' 'Mike' 'Kate'] 행렬의 내적 import numpy as np A = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) B = np.array([[7, 8], [9, 10], [11, 12]]) dot_product = np.dot(A, B) print('행렬 내적 결과\n', dot_product) 행렬 내적 결과 [[ 58 64] [139 154]] 전치 행렬 구하기 import numpy as np A = np.array([[1, 2], [3, 4]]) transpose_mat = np.transpose(A) print('A의 전치 행렬:\n', transpose_mat) A의 전치 행렬: [[1 3] [2 4]] 판다스 = 2차원 데이터를 효율적으로 가공/처리할 수 있는 다양하고 훌륭한 기능 제공 많은 부분이 넘파이 기반, 넘파이보다 유연하기 편리하게 데이터 핸들링 csv 읽기 i...