코딩 성장기

list와 달리 numpy.ndarray에 연산자를 붙여주면, 각 element 마다 연산이 적용된다. 예) import numpy as np list_1 = [1, 2, 3, 4, 5] array_1 = np.array(list_1) print(array_1 + 2) print(array_1 * 2) array_1 *2 *결과 [3 4 5 6 7] [2 4 6 8 10] array([2 4 6 8 10]) ☞print 함수를 쓰지 않으면 이렇게 출력된다! 리스트와 다름을 나타냄. numpy의 계산 기능과 비슷하게, 각 element 마다 불린 계산이 적용된다. 예) import numpy as np list_1 = [1, 2, 3, 4, 5] array_1 = np.array(list_1) print(..

보통 데이터 사이언스 분야에서는 R 또는 파이썬을 주로 사용하는데, 우리는 파이썬을 이용한 크롤링에 대해서 공부할 것이다. 크롤링의 기초가 되는 모듈 중 하나인 numpy에 대해 다뤄보도록 할 것이다. numerical python의 줄임말로, 숫자와 관련된 파이썬 도구이다. 파이썬의 리스트(list)와 유사한 numpy array의 element 계산을 편리하게 할 수 있게 돕는다. 파이썬의 리스트와 유사하게 생겼다.(똑같이 생겼다고 봐도 무방!) 왜냐하면 리스트에 numpy 모듈의 numpy.array 함수를 불러와서 사용하기 때문! 예) list_1 = [1, 2, 3, 4, 5] array_1 = numpy.array(list_1) print(array_1) type(array_1) 결과 [1, ..