산술데이터처리프로그래밍

경기과학기술대학교
천민규

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주제분류

공학 >컴퓨터ㆍ통신 >소프트웨어공학
강의학기

2022년 2학기

조회수

999

강의계획서

파이썬을 활용하여 산술데이터를 다루기 위해 NumPy 라이브러리를 학습한다. (ndarray 자료 구조 이해와 활용, ndarray를 이용한 선형대수 활용)

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NumPy 라이브러리 소개

차시별 강의

1.	강의자료	강의자료
1.	NumPy 라이브러리 소개	NumPy 라이브러리의 특성에 대해 학습하고, jupyter notebook 설치 및 다루는 방법을 학습한다.
	ndarray의 생성, ndarray의 shape	ndarray를 생성하고, 생성된 ndarray의 shape을 확인할 수 있다.
2.	ndarray의 특성	NumPy의 자료구조인 ndarray의 특성을 list와 비교하여 설명할 수 있다.
	ndarray의 indexing	ndarray의 index를 이용하여 특정한 요소, 행 또는 열에 접근할 수 있다.
3.	값 할당하기	생성된 ndarray의 지정된 위치에 해당하는 원소, 행 또는 열에 원하는 값을 할당할 수 있다.
	ndarray의 연산 특성	산술 연산에 최적화 되어 있는 ndarray의 연산 특성에 대해 이해한다.
4.	Broadcasting	서로 다른 shape의 ndarray가 연산될 경우의 결과를 예측할 수 있다.
	NumPy 산술 연산 함수	NumPy 라이브러리의 산술 연산의 특성을 이해하고 활용할 수 있다.
5.	Slicing	ndarray index의 범위를 지정하여 ndarray의 원하는 영역을 추출할 수 있다.
	단계식 분할과 조건 분할	ndarray를 slicing할 때, 지정한 간격으로 추출할 수 있다./특정한 조건을 만족하는 ndarray의 요소만 추출할 수 있다.
	ndarray의 차원과 squeeze	ndarray의 차원을 이해하고, ndarray의 squeeze method를 활용할 수 있다.
6.	특정 값을 원소로 하는 ndarray 생성	모두 동일한 0, 1 또는 특정한 값을 원소로 하는 지정한 shape의 ndarray를 생성할 수 있다.
	임의의 값을 원소로 하는 ndarray생성	임의의 값을 원소로 갖는 지정된 shape의 ndarray를 생성할 수 있다.
7.	텍스트데이터 로드하기	Numpy 라이브러리의 loadtxt와 genfromtxt함수를 이용하여 텍스트 파일을 로드하고, ndarray에 저장할 수 있다.
	데이터 추출하여 로드하기, 데이터 타입 지정하여 로드하기	텍스트 파일을 로드하는 함수의 파라미터를 이용하여, 특정 행을 제외하거나, 특정 열을 선택적으로 로드할 수 있다. / 로드하는 데이터의 타입을 지정할 수 있다.
8.	통계함수와 axis 파라미터	NumPy 라이브러리의 통계함수를 활용할 수 있다. / 통계함수의 axis 파라미터를 통해 ndarray의 행 또는 열을 지정하여 함수를 적용할 수 있다.
	ptp와 percentile	ndarray의 최대값과 최소값의 차이, 분위값을 반환하는 함수를 활용할 수 있다.
	기타 통계함수	ndarray의 중앙값, 상관계수를 반환하는 통계함수와 nan를 포함한 ndarray의 통계값을 구하는 함수를 활용할 수 있다.
9.	결측값 확인하기, 결측값을 특정 값으로 대체하기	ndarray에 nan이 포함되어 있는지 확인할 수 있다./ndarray에 포함된 nan을 특정 값으로 대체할 수 있다.
	열의 평균값으로 nan 대체하기	ndarray가 포함하고 있는 nan을 nan이 속한 열의 평균값으로 대체할 수 있다.
10.	ndarray 형태 변경하기	주어진 ndarray의 차원(ndim) 및 형태(shape)을 원하는 값으로 변경할 수 있다.
	요소, 행 및 열 삭제하기	ndarray의 특정 요소 또는 행, 열을 선택하여 삭제할 수 있다.
11.	ndarray 정렬하기	NumPy 라이브러리의 sort 함수를 적용하여 ndarray를 정렬하고, 정렬된 결과의 특성을 이해한다.
	특정 열 기준으로 정렬하기	Numpy의 argsort와 sort 함수를 이용하여 특정 열을 기준으로 ndarray를 정렬할 수 있다.
12.	argwhere 활용하기	argwhere 함수를 활용하여 주어진 조건을 만족하는 ndarray의 index를 찾을 수 있다./ argwhere 함수를 이용하여, nan를 찾아 원하는 값으로 변경할 수 있다.
	행 셔플하기, 데이터의 타입 변경하기	shuffle 함수를 이용하여 ndarray의 행의 순서를 임의의 순서로 변경할 수 있다. / astype 함수를 이용하여 ndarray의 데이터 타입을 변경할 수 있다.
	문자열 일부 삭제하기, 문자열 대체하기	ndarray가 공통으로 포함한 문자열의 일부를 삭제하거나, 특정 문자열을 선정하여, 원하는 값으로 대체할 수 있다.
13.	vstack & hstack으로 ndarray 결합하기	vstack과 hstack 함수를 이용하여, ndarray를 행 또는 열의 방향으로 결합할 수 있다.
	stack으로 ndarray 결합하기	stack 함수의 특성과 활용법을 학습하고, 결합된 ndarry의 구조를 이해할 수 있다.
	concatenate으로 ndarray 결합하기	concatenate 함수의 활용법을 학습하고, concatenate 결합의 특성을 이해할 수 있다.
14.	벡터, 행렬의 생성과 기초 연산	ndarray를 이용하여 벡터와 행렬을 생성하고, 벡터 및 행렬의 기본 연산을 이해한다.
	역행렬과 행렬식, 고유값과 고유벡터	주어진 ndarray의 역행렬과 행렬식, 고유값과 고유벡터를 구할 수 있다.