배열 만들기

Coddy Machine Learning 여정의 데이터와 시각화 섹션에 포함된 레슨. 60개 중 5번째.

아이리스 꽃 150개를 기억하나요? 모델에게 이 꽃들은 NumPy 배열 하나에 담긴 숫자 600개이며, 꽃마다 한 행씩 차지합니다:

숫자 격자로 표시한 아이리스 데이터: 행 0~3과 행 149가 표시되어 있고, 꽃마다 한 행씩 있으며, 열은 꽃받침 길이, 꽃받침 너비, 꽃잎 길이, 꽃잎 너비로 구성됨

이 장에서는 목록에서 시작해 이와 같은 배열을 만듭니다. np.array는 목록을 배열로 변환합니다:

temps = np.array([21, 23, 19])
print(temps)
print(type(temps))

다음과 같이 출력됩니다:

[21 23 19]
<class 'numpy.ndarray'>

쉼표가 없습니다. 이것이 배열을 알아보는 방법입니다. 그리고 배열은 한 가지 유형만 담으므로, 소수 하나가 모든 값을 소수로 만듭니다:

print(np.array([1, 2.5, 3]))

다음과 같이 출력됩니다:

[1.  2.5 3. ]

하나의 공통된 타입 덕분에 NumPy는 백만 개의 값에 대해 빠르게 연산할 수 있습니다.

챌린지

쉬움

카약 대여소에서 월요일부터 수요일까지 대여된 카약 수를 셉니다. 프로그램은 이 세 가지 수를 읽은 다음, 목요일의 예측값인 소수를 읽습니다.

세 가지 수로 배열 rented를 만들고 출력하세요.
세 가지 수와 예측값을 순서대로 사용해 배열 week를 만들고 출력하세요.
week의 자료형을 출력하세요.

8, 15, 4와 12.5의 출력은 다음과 같습니다.

[ 8 15  4]
[ 8.  15.   4.  12.5]
<class 'numpy.ndarray'>

소수 예측값 하나가 모든 수를 소수로 바꾼 것을 확인해 보세요.

직접 해보기

import numpy as np

# 월요일부터 수요일까지 대여한 카약 수, 그리고 목요일의 예상 대여 수
monday = int(input())
tuesday = int(input())
wednesday = int(input())
forecast = float(input())

# 아래에 코드를 작성하세요