Development Experience/Python (2) 썸네일형 리스트형 연속적인 DataFrame의 값들을 몇 개의 그룹으로 나누고 싶을 때 머신러닝 공부를 하다가 0~1의 연속적인 값을 가지는 데이터를 10개의 그룹으로 나누고 싶어졌다. 아래 데이터는 기존의 데이터이다. normalized_train.head() 각 column의 데이터들이 0~1 사이의 연속적인 값들을 가지고 있다. 내가 하고 싶은 것은 0.0 = 0.3) & (normalized_train[column_name] = 0.4) & (normalized_train[column_name] = 0.5) & .. Numpy 차원 낮추기 - ravel() vs reshape() vs flatten() Machine Learning을 공부하다 보면 배열의 차원을 낮추는 경우가 종종 발생한다. 예를 들어 아래와 같이 2차원 배열인 array_2d가 있다고 할 때, 차원을 하나 낮춘다는 의미는 2차원 배열이 1차원 배열이 되는 것이다. 그런데..!! 차원을 낮출 땐 주의사항이 있다. 바로 array_2d의 데이터 변화가 array_1d에 영향을 미치느냐 하는 것이다. 결론부터 말하면, 아래처럼 array_2d의 첫번째 원소값을 바꿀 경우 ravel(), reshape() 으로 차원을 낮춘 array_1d_ravel 과 array_1d_reshape 의 데이터는 바뀌고, flatten()으로 차원을 낮춘 array_1d_flatten은 데이터가 바뀌지 않는다. 잘 모르고 사용하다가 예상치 못하게 변하면 안될.. 이전 1 다음
