참고글 : [Python] Numpy 배열(생성, 색인, 연산 ..) # 메서드의 메뉴얼 확인np.arange? Docstring: # Enter : 계속, q: 종료arange([start,] stop[, step,], dtype=None) Return evenly spaced values within a given interval.... np.func?? # 함수의 코드 제공 # 정보 확인arr1 = np.arange(10).reshape(2,5) arr1.shape # 배열의 모양 확인 메서드(2, 5) arr1.dtype # 배열의 데이터 타입 확인 메서드dtype('int32') arr1.ndim # 배열의 차원 확인2 type(arr1)numpy.ndarray # 모양 변경 (a.reshape..
시각화 참고글 :[R 시각화] 막대 그래프 그리기 - BarPlot[R 시각화] 선 그래프 그리기 - Line Plot[R 시각화] 히스토그램 그래프 그리기 - histogram plot[R 시각화] 파이, 3D파이 그래프 그리기 - pie, pie3D plot #. plot 차트 주 옵션xlim = c(0, 10) : x축 범주(눈금) (limit) ylim = c(0, 10) : y축 범주(눈금) type = ' ' : 그래프 타입plot(x1, type = 'o')plot(x1, type = 'l')plot(x1, type = 'b')... lty = ' ' : 그래프 선 모양 (line type) plot(x1, type = 'o', lty=0) # lty="blank" plot(x1, type ..
데이터 타입 변환 함수 as.factor() # 팩터로 변환 (이 경우 factor의 levels 순서는 자동) as.numeric() # 숫자를 저장한 벡터로 변환 as.character() # 문자열을 저장한 벡터로 변환 as.Date() # 문자열을 날짜로 변환 as.matrix() # 행렬로 변환 as.array() # 배열로 변환 as.data.frame() # 데이터 프레임으로 변환 Q. > m1 m1 # 행렬 생성 no name price qty [1,] "1" "apple" "500" "5" [2,] "2" "banana" "200" "2" [3,] "3" "peach" "200" "7" [4,] "4" "berry" "50" "9" > as.data.frame(m1) # 행렬을 데이터 프..