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클라이언트/ 서버/ 엔지니어 " 게임 개발자"를 향한 매일의 공부일지
이번에 학습할 단원은 Numpy 연산이다. 이것도 배열이니 연산을 할 수 있나보다. Numpy가 처음에는 무척 어렵게 느껴졌는데 해보니 별거 아니었다. 배열은 조금 알고 있으면 충분히 이해할 수 있는 부분이었다.그럼 바로 다음 학습을 진행해보자! 이론 4 - Numpy 연산 파이썬에서 몇 가지 연산은 느리게 진행된다. 이 예시에서 보면 value 값을 받아서 빈 데이터를 받은 array의 길이만큼 만든다. 반복문을 돌면서 기존에 가진 데이터에 5를 추가해서 쓰고 그것을 돌려주는 함수이다.values는 1~10까지인 size가 5인 ranint라고 하면, 여기에 5개를 붙여서 이 함수를 출력한다. 1~100까지 있는 1천만개의 데이터를 수행한다면, 큰 array에 대해서는 수행 시간이 느리다는 것을..
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배열의 기초 이 단원을 조금 학습하다가 졸려서 잠을 자려고 12시 반쯤 침대에 누웠다. 근데 아무리 잠을 자려고 해도 잠이 오지 않아서 1시 20분쯤 일어나 공부를 시작해보기로 했다. 아마 어제 낮잠을 많이 자서 잠이 오지 않은 것 같다.잠이 오지 않으면 공부를 하면 되니 오히려 더 잘되었다. 조금 전에 앞부분만 조금 들었던 수업을 다시 들으며 학습을 진행해보겠다.이 단원에서는 배열이 numpy에서 어떻게 사용되는지 배열의 기초적인 내용을 다루게 될 것 같다. 자바나 파이썬과 어떤 차이가 있는지 궁금해진다.바로 학습에 들어가기로 하자! 이론 2 - 배열의 기초 10이하의 수에 size=(3, 4)를 넣게 되면 3x4 행렬이 생긴다. 이때 우리가 확인할 수 있는 속성은 크게 4가지가 있다.ndim :..
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