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📚 쌓을까? 붙일까? NumPy stack() vs concatenate() 완전정복 😎 오랜 시간 고민하고, 실수도 해보고, 질문도 여러 번 해본 끝에 드디어 NumPy 배열 연결의 세계를 이해하게 되었습니다! 🎉 이번 글에서는 제가 실제로 공부하며 생긴 궁금증과 이해 과정을 바탕으로, concatenate()와 stack()의 개념을 예시와 함께 최대한 쉽게 정리해보겠습니다! 📌 목차 1. 처음엔 헷갈렸어요 2. concatenate() - 축을 기준으로 연결하기 3. stack() - 차원 하나 늘려서 쌓기 4. concatenate vs stack 비교 5. 배열이 3개 이상이면? 6. 마무리 정리 1. 🤯 처음엔 헷갈렸어요 처음엔 ax..

NumPy reshape() 완벽 정리! 🔥 - 사용법, -1 옵션, ndim 차이까지 한 번에 📚 목차 1. reshape()란 무엇인가요? 2. reshape() 기본 사용법 3. reshape와 ndim의 차이 4. reshape()의 슈퍼 능력: -1 자동 계산 5. -1은 딱 한 번만 써야 한다! 6. reshape는 copy가 아니라 view! 7. reshape할 때 가장 중요한 규칙! 🎉 핵심 요약 1. reshape()란 무엇인가요? 🤔 reshape()는 배열의 모양(=shape)을 바꿀 때 사용하는 함수입니..

NumPy 배열의 shape 완벽 정리 😎 - reshape, ndmin, ndim까지 실전 가이드! 📌 shape이 뭐길래? 🔍 .shape 정체 🔧 reshape 🤷‍♂️ ndmin 🤓 ndim vs shape ⚙️ 전처리에서 중요성 🎉 요약 1. shape이 뭐길래 다들 그렇게 중요하대요? 🤔 머신러닝을 공부하다 보면 “shape이 안 맞아서 에러”라는 말을 수도 없이 듣게 됩니다. 그만큼 NumPy 배열의 .shape 속성은 데이터의 구조와 모양을 파악하는 데 가장 핵심이에요. 📌 한 줄 요약: shape ..

NumPy copy() vs view() 완벽 정리! 🧠 📚 목차 1. 시작은 멘붕이었다... 🤯 2. copy() vs view() 기본 개념 정리 3. 왜 view()가 필요할까? 🤔 4. 슬라이싱도 사실 view! 😲 5. .base 속성으로 원본 확인하기 🔍 6. view에서 수정하면 원본 수정됨 💥 7. 언제 copy(), 언제 view()? ⚡ 8. copy()는 메모리 왜 무겁나? 🏋️ 🎉 핵심 정리 1. 시작은 멘붕이었다... 🤯 처음엔 배열을 새로 복사한 줄 알았는데 원본까지 바뀌는 바람에 혼란이 왔어요...

🧠 리스트에 사칙연산 하려다 멘붕 오면, 그건 NumPy를 부를 시간이다! 🧭 목차 1. 멘붕의 시작: 파이썬 리스트에 더하기 해봤자... 😵 2. 그럴 땐 등장하는 영웅: NumPy 💪 3. 왜 이런 차이가 있을까? 🤔 4. 리스트로 덧셈을 하려면? 🧨 5. NumPy의 진짜 장점은? ✨ 6. 마무리하며 🙏 1. 멘붕의 시작: 파이썬 리스트에 더하기 해봤자... 😵 처음에 리스트 두 개를 더하면 이런 걸 기대하죠? [1, 2, 3] + [4, 5, 6] # 기대한 결과: [5, 7, 9] 그런데 현실은... [1, 2, 3, 4, 5, 6] 🙃 “이게 뭐야?! 그냥 이어붙였잖아..

🔍 numpy.__version__ 왜 확인할까? 🧐 🧭 목차 1. 진짜 궁금했어요... 왜 버전을 확인하지? 🤨 2. 버전마다 다른 NumPy의 얼굴들 😵 3. 실전 예: numpy.__version__ 이렇게 씁니다! 🔍 4. 어떤 상황에서 꼭 필요할까? 🧠 5. 디버깅 vs 디버전닝 😅 6. 마무리하며 🙏 1. 진짜 궁금했어요... 왜 버전을 확인하지? 🤨 처음에 numpy.__version__을 보면서 이런 생각이 들었어요: “그냥 NumPy 쓰면 되는 거 아닌가? 굳이 버전까지 알아야 해? 어차피 최신 버전 쓰는 거 아니야?” 하지만 경험이 쌓이면,..

🧠 arr[0:2, 2] vs arr[0:2, 1:2] 차이는 뭘까? 🤯 🧭 목차 1. 이게 뭐가 다르지? 🤨 2. 정수 인덱싱 vs 슬라이스 인덱싱 🧠 3. 실전 예제로 살펴보자! 🧪 4. 왜 이런 차이가 생기는 걸까? 🤔 5. 왜 이게 중요하냐고요? 🧐 6. 헷갈리지 않는 팁 ✨ 7. 마무리하며 🙏 1. 이게 뭐가 다르지? 🤨 NumPy를 쓰다 보면 이런 코드들을 만나게 됩니다: arr[0:2, 2]arr[0:2, 1:2] 얼핏 보면 별 차이 없어 보이죠? 그런데 출력 결과를 보면 차원이 달라지는 미묘한 차이가 있다는 걸 알게 됩니다. 2. 정수 인덱싱..

🧠 벡터의 차원 vs NumPy의 차원 — 헷갈리는 당신을 위해 🙃 🧭 목차 🤔 1. 왜 이 주제를 꺼냈을까? 📐 2. 벡터에서 말하는 "차원"이란? 🧊 3. NumPy 배열에서의 "차원"이란? 😵 4. 그럼 왜 헷갈릴까? 🧠 5. 헷갈리지 않는 법 🧪 6. 예시 실습 🙏 7. 마무리하며 🤔 1. 왜 이 주제를 꺼냈을까? 머신러닝 관련 수학을 공부하면서 자꾸 '차원'이라는 단어가 튀어나오는데요. 벡터의 차원? NumPy 배열의 차원? 그게 같은 말 아니야? 라고 생각했던 저... 아니었습니다 😂 그래서 이 문제를 진짜로 파헤쳐 보기로 했어요. 벡터와 NumPy 배열은 다릅니다..

1. 오늘의 학습 개요 ✍️학습 기간: 2025년 04월 21일 (월)학습 시간: 총 8시간 중 40분 x N 블록 소화주요 주제: 확률과 통계, 선형대수학, NumPy, Python 기초 문법, 알고리즘 및 SQL 문제풀이2. 학습 내용 정리 📚📊 확률과 통계두 개의 정규분포 합과 차이 분석하기이항 확률 변수이항 확률 변수 판별 방법 (네 가지 조건)독립성의 10% 규칙📐 선형대수학두 선형 변환의 합과 스칼라 곱선형변환 – 스케일링과 반사📌 Python ReferenceBuilt-in Functions 정리 (abs(), all(), any(), ascii())🧮 Python 기초 문법Polymorphism📦 NumPyNumPy란NumPy 시작하기: 배열로 수학하자!NumPy 배열, 어떻게 ..