Python 슬라이스
* 슬라이스 예시 >>> a = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90] >>> a[2:8:3] # 인덱스 2부터 3씩 증가시키면서 인덱스 7까지 가져옴 [20, 50] a[i:j:k] 이면 i는 시작 index, j는 끝 index + 1, k는 index 증가폭이다. 각 i, j, k는 생략될 수 있다. 생략되면 i는 0번째 index, j는 a의 전체 길이, k는 증가폭 기본인 1이다. * 슬라이스 증가폭을 -1로 설정하기 >>> a = [0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90] >>> a[5:1:-1] [50, 40, 30, 20] 인덱스 증가폭을 음수로 설정하면 리스트를 뒤에서부터 가져올 수 있다. 주의할 점은 인덱스가 감소하므로 시작 ..
numpy random(난수) sampling - np.random.choice
* data sampling 이미 있는 데이터 집합에서 일부를 무작위로 선택하는 것을 샘플링이라고 한다. 샘플링은 choice 명령을 사용한다. np.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) - a: 배열이면 원래의 데이터, 정수이면 arange(a)로 데이터 생성 - size: 정수, 샘플 숫자 - replace: boolean, True이면 한 번 선택한 데이터를 다시 선택 가능 - p: 배열, 각 데이터가 선택될 수 있는 확률 import numpy as np np.random.choice(5, 3, replace=False) # array([2, 1, 3]) np.random.choice(5, 10) # array([0, 4, 1, 4, 1, 2, ..