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배열을 결합하기위해서는 특정한 조건이 필요하다. 예를 들어서 행으로 결합한다면 (가로로 붙힌다면) 배열의 세로(행)의 사이즈가 맞아야 한다. 반대로 열로 결합한다면 (세로로 붙힌다면) 당연히 가로 길이가 맞아야 할 것이다. 행으로 결합하기 위해 두 배열을 붙히는데 위의 배열은 세로 길이가 맞아 잘 결합되었지만, 아래 두 배열은 세로 길이가 맞질 않아 결합이 되지 않는다. 따라서 배열을 결합하기 위해선 행/열의 길이를 맞추어야 한다. np.concatenate((arr_1,arr_2),axis = ) arr_1 와 arr_2 두 배열을 합칠 때 사용한다. axis는 축을 의미하는데 0을 넣으면 열로 결합하기 때문에 (아래로 결합) 열의 크기를 맞추어야 하고 1은 가로로 결합한다는 의미이다. 예시) impo..

np.random.normal (x, y, z) 범위안의 값을 랜덤으로 생성한다, 이 때 매개변수의 의미는 x: 범위의 시작값, y : 범위의 끝 값, z : 요소의 개수 이다. 예시) import numpy as np a = np.random(np.random.normal(1, 10, 3) print(a) >>> [14.03268414 -5.36156989 7.73318699] np.random.randint (x, y, size) 범위안에 있는 정수 값을 랜덤으로 지정된 배열의 크기만큼 생성한다. 이 때 x와 y값은 범위의 시작과 끝값이며 size는 array의 크기를 의미한다. 예시) import numpy as np a = np.random.randint(5,10,size = (2,4)) prin..

배열을 생성 할 때 배열 전체에 특정 값을 주어야 한다거나 True와 False 등 추가적인 조건이 붙을 수 있다. 이럴 때를 대비하여 배열을 생성할 때 미리 값을 지정해 주는 함수가 있다. 먼저 0과 1로 이루어진 배열을 생성하는 함수에 대해 써 보려한다. np.zeros (x,y,z) 0으로 이루어진 y행 z열을 가진 array를 생성한다. 0은 False를 뜻하기 때문에 bool 형식에서도 자주 쓰인다. 이 때 x는 z축으로 나열되어 있는 배열을 뜻하며 그림은 다음과 같다. 위 그림은 3행 3열짜리 배열이 2개 있으므로 np.zeros(2,3,3)으로 나타낼 수 있다. 매개변수가 1개이기 때문에 괄호로 묶어줘야함 예시) import numpy as np a = np.zeros ((2, 3, 3)) ..

np.astype (x) : 데이터 타입 변환 매개변수에 원하는 데이터 타입을 지정해 변환한다. 예시) import numpy as np a = np.array([1,2,3]) print('a = ',a.dtype) b = a.astype(float) print('b = ',b.dtype) >>> a = int32 b = float64 int 형식인 a 배열을 float 타입으로 바꿔준다. np.tolist (array) : array 형식인 데이터를 list 형식으로 바꾸어준다. 예시) import numpy as np a = np.array([1,2,3,4]) print(type(a)) b = a.tolist() print(type(b)) >>> a 의 형태는 array이지만 tolist로 바꿔준 후..

np.shape : 매개변수로 받은 array가 몇 행 몇 열인지 튜플 형식으로 반환한다. 예시) import numpy as np arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(arr.shape) >>> (2, 3) 2행 3열 반환 arr 의 형태는 [[1,2,3], [4,5,6]] 의 형태로도 쓸 수 있으며 shape는 열과 행의 개수를 반환하는 함수이지 인덱스를 반환하지 않는다 np.size : 매개변수 array의 원소의 개수를 반환한다. 예시) import numpy as np arr = [[1,2,3],[4,5,6]] print(np.size(arr)) >>> 6 np.reshape (x,y) : array의 차원과 모양을 매개변수로 받은 x행 y열로 바꿔준다. 이 때..

파이썬에서는 기본 자료구조인 List를 제공한다. 하지만 List로는 원소간의 계산 혹은 다차원 리스트를 만들기엔 무리가 있기 때문에 numpy 라이브러리를 빌려 순식간에 결과를 만들어낸다. 따라서 numpy는 계산에 특화된 라이브러리이고 앞으로 numpy 카테고리에 있는 글에서 파이썬의 list는 numpy에서 제공하는 자료구조인 array로 대체한다. np.array () : list 를 array로 바꾸어 주는 함수. 가장 기본적인 자료형을 만드는 함수이며 리스트를 매개변수로 받아, array형태로 반환한다. 예시) import numpy as np a = np.array([1,2,3],[4,5,6]) print(a) >>> [1,2,3] [4,5,6] 다음은 이중리스트를 어레이 형식으로 변환한 것..

수업시간에 numpy에 대해 배우기 시작했는데 자꾸 함수를 잊는것 같아 블로그에 업로드 하려 한다. 이 카테고리에 업로드 하는 글은 numpy 라이브러리의 함수를 주로 쓸 예정이다. 먼저 numpy는 배열간의 연산을 빠르게 하기 위한 라이브러리이다. 따라서 파이썬의 단점인 속도를 보완할 수 있고, 많은 데이터를 한번에 처리하기 때문에 크기면에서도 효율적이다.

이번 단원에서는 배경 이미지와 그라데이션 효과를 줄 수 있는 속성에 대해 배웠다. 배경 이미지는 웹을 만들 때 많이 사용되는 요소이고 눈에 가장 먼저 띄는 요소이기 때문에 집중해서 공부했다. 그런데 background - clip 속성과 background - origin 속성의 차이점을 모르겠다. 책에서는 배경 이미지의 적용 범위를 나타내는 속성이라고 나와있는데 둘 다 옵션도 같은것 같아 어떤 상황에서 어떤 속성을 써야하는지 다시 찾아봐야겠다. + 수정 ) clip은 배경색의 범위를 지정하는 속성이고 origin은 이미지를 지정하는 속성 배경색을 지정하는 속성 - background-color : 요소의 배경 색을 지정하는 속성. rgb값이나 16진수 또는 색상이름을 사용해서 지정 배경색의 적용범위를 ..

최근 css를 공부하며 나도 내 웹 사이트를 만들면 어떨까 하는 생각이 들었다. 아직 JS 와 css 를 완전히 마친게 아니라서 너무 섣부른가 하는 생각도 있었지만 욕심이 생겨 인터넷 검색과 책을 통해 내 블로그를 만들어 보았다. 이 웹사이트를 만들어보면서 생각보다 웹을 만든다는게 쉽지만은 않은 일이라는 것을 알게 되었고, 실력이 전보다 훨씬 늘었다는게 스스로 체감이 될 정도로 정말 도움이 많이 되었다. 웹사이트 링크 : https://jaehwi.netlify.app/ 미리보기 html 코드 Dvelopment blop 홈 태그 방명록 전체 글 94 레이아웃을 구성하는 css... 배치 방법을 결정하는 속성 - display: 블록레벨요소와 인라인 레벨 요소를 서로 바꿔서 사용할 수 있게 함. 네비 속..