numpy 3일차

# ndarray의 데이터 정렬은 pandas에서 얘기하도록 해요!

 

# Numpy의 concatenate((a, b), axis=) 함수 [사슬같이 잇다; 연쇄시키다]

-python list 끼리 +하면 붙이는 것과 같다

import numpy as np

# arr = np.array([[1, 2, 3],
#                 [4, 5, 6]])

# tmp = np.array([7, 8, 9])

# result = np.concatenate((arr,tmp.reshape(1,3)), axis=0)

# print(result)

[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])

tmp = np.array([7,8,9,10])

result = np.concatenate((arr,tmp.reshape(2,2)), axis=1)

print(result)

[[ 1 2 3 7 8] [ 4 5 6 9 10]]

 

# ndarray의 삭제 delete()  -   data삭제는 위험부담이 크다

import numpy as np

np.random.seed(1)
arr = np.random.randint(0,10,(3,4))

print(arr)

 

[[5 8 9 5] [0 0 1 7] [6 9 2 4]]

# result = np.delete(arr,1)  # 1번 index를 지울꺼예요!

# print(result)

[5 9 5 0 0 1 7 6 9 2 4] delete를 하게되면 행열이 맞지 않아 1차원으로 변한다?

result = np.delete(arr, 3, axis=1)
print(result)]

 

[[5 8 9] [0 0 1] [6 9 2]]