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python/numpy3

rand import numpy as np x = np.random.rand(1) print(x) rand(0.1) 하면 error 발생. 흠.... 인수는 1보다 커야 하는군! rand(3.4)해도 error 발생. 흠.... 인수는 1보다 큰 정수만 가능한가 보군! rand(-2) 해도 error 발생. 흠.... 인수는 1보다 큰 양의 정수만 가능한가 보군! import numpy as np x = np.random.rand(3) print(x) 결과를 보니, 인수에 N이라는 정수를 넣으면, 원소 갯수가 N인 1차원 배열이 생기고, 각 원소는 0~1사이의 랜덤숫자가 되는 것 같다. 그렇다면 rand(2,3) 은 어떤 결과일까? import numpy as np x = np.random.rand(2,3) pr.. 2021. 8. 3.
숫자를 6자리 코드로 만들기 ★ 엑셀을 판다스로 읽으면, 코드가 숫자로 바뀐다. 이것을 다시 6자리 종목코드로 미리 바꿔주는 것이 좋다. maxrow = df.shape[0] for i in range(maxrow): code = df.loc[i, '종목코드'] str_code = '' if str(type(code)) == "" or str(type(code)) == "": str_code = str(code) str_code = str_code.zfill(6) if str(type(code)) == "": str_code = code str_code = str_code.zfill(6) df.loc[i, '종목코드'] = str_code return df 2020. 11. 6.
linspace vs arange ■ linspace vs arange 둘 다 숫자로 된 시퀀스를 만든다는 점에서 동일 arange(시작 숫자, 미만 숫자, 간격) np.arange(10, 0, -1) → [10, 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] 이 됨. 0이 포함 안된다. 즉, arange는 'A에서 시작해서 일정간격으로 숫자를 만들되, B는 포함하지 않을 때까지'라는 의미다. 반면 linspace는 반드시 끝 구간을 포함한다. np.linspace(시작 숫자, 이하 숫자, 그 사이에 찍을 숫자 수) 2020. 11. 1.

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