20일차 여름방학 일지

어제는 시원하게 비가 내렸다.

오랜만에 에어컨을 틀지 않고 하루를 보냈다.

빅데이터 전문가 수업에서 새로 오신 선생님과 처음 만났다.

설명을 하시고 직접 소스를 입력하며 실습할 시간을 주시는 수업 스타일로 진행되었다.

소스를 받아적으면서 로직을 읽는 과정이 중요하다고 생각했기 때문에 이 진행이 마음에 들었다.

저녁에는 학교에서 스터디메이트와 서로 물어가며 공부를 했다.

그런데 어제 잠에 들기 싫어서 야식을 먹고 공부를 하다가 조금 늦게 잤다.

그 탓에 오늘 아침 컨디션이 썩 좋지 못하다.

그래도 공부한 내용이 흡수는 잘 된 것 같아서 후회는 없다.

 

오늘도 어제와 같은 일정이 진행될 예정이다.

오전에 공부를 조금 하고 수업을 들으려고 한다.

점심 때에는 피곤할 것 같아서 점심을 빨리 먹고 카페에서 음료를 사 먹으려고 한다.

저녁 이후에는 학교에서 공부를 할 예정이다.

 

2회 정보처리기사 실기 시험까지 D-4.

1회 실기 시험을 볼 때보다는 확실히 다듬어진 느낌이다.

그래서 그런지 자신감이 생긴다.

그럼에도 자만하지 말고 흐름을 유지해 나가야 겠다.

 

아래는 어제 수업 내용의 라이브러리 중 numpy 라이브러리를 정리한 것이다.

 

• Numpy
  • n차원 계열의 객체
  • 벡터, 행렬을 위한 특수한 배열 형식 제공
  • 생성될 때 크기가 정해짐
  • ndarray
    • n차원 배열 객체
    • ndarray
      • ndarray는 행, 열, 높이 단위로 부여되는 것이 아니라 axis 0, axis 1, axis 2, … 와 같이 axis 단위로 부여됨
      • ex.) 2차원에서 행은 axis 0, 열은 axis 1 3차원에서 면은 axis 0, 행은 axis 1, 열은 axis 2
      • ndarray 편리하게 생성하기
        • arange(a) : 0부터 a-1 까지의 배열 생성
        • zeros(a, b) : 행은 a개, 열은 b개인 행렬을 0으로 초기화
        • ones(a, b) : 행은 a개, 열은 b개인 행렬을 1로 초기화
        • reshape(a, b) : a*b ndarray로 변환
          • a나 b에 -1을 대입하면 알아서 맞춰서 행렬을 지정해 줌
          • 바꾸려는 데이터의 수가 a*b의 개수와 다르면, 에러 발생
          • ex.) [1, 2, 3, 4]를 reshape(3, 3)을 시도하면 3*3≠4 이므로 에러 발생
        • 인덱싱(indexing)
          • 데이터[a] : 데이터의 a인덱스의 값을 출력
            • 맨 처음은 인덱스 0, 두 번째는 인덱스 1, …
            • 음수일 때에는 맨 뒤가 -1, 뒤에서 두 번째가 -2, …
          • 팬시 인덱싱 (fancy indexing)
            • 데이터[[a, b, …]] : 연속되지 않은 인덱스를 선택할 때 사용
          • 불린 인덱싱 (boolean indexing)
            • 조건 필터링과 추출을 동시에 할 때 사용
        • 슬라이싱(slicing)
          • 인덱스 사용할 때 ‘:’를 사용하는 것
          • 데이터[a:b:c] : 데이터의 인덱스 a부터 b-1까지 c씩 증가해가며 값을 출력
      • sort(a) : a의 ndarray를 정렬
      • argsort(a) : 지금의 값이 정렬됐을 때의 인덱스를 출력
      • dot(a, b) : a와 b를 내적 (행렬 곱셈)