파이썬 딕셔너리 min / max 적용
파이썬 딕셔너리 min / max 적용 키(key) 중에서 min / max 찾기 example_dict = {'a': 0, 'c': 7, 'z': 1, 'e': 2} min(example_dict) # out : a max(example_dict) # out : z 값(value) 중에서 최대값 찾기 example_dict = {'a': 0, 'c': 7, 'z': 1, 'e': 2} min(example_dict.values()) # out : 0 max(example_dict.values()) # out : 7 값(value) 중에 최대값을 가지는 키(key) 도출 example_dict = {'a': 0, 'c': 7, 'z': 1, 'e': 2} min(example_dict, key=examp..
2023. 6. 25.
Input vector should be 1-D.
Input vector should be 1-D. 차원 error 입니다. 입력 데이터 차원을 아래 모양에서 # Define two sequences sequence1 = [1, 2, 3, 4, 5] sequence2 = [2, 3, 4, 5, 6] 아래 모양과 같이 변경해 주세요 ! # Define two sequences sequence1 = np.array([[1, 2, 3, 4, 5]]) sequence2 = np.array([[2, 3, 4, 5, 6]]
2023. 6. 23.
넘파이 최대값 최소값, 넘파이 행별 최대값
넘파이 최대값 최소값, 넘파이 행별 최대값 최대값 np.max import numpy as np arr = np.array( [[5,8,5,3,3], [2,1,3,0,0]] ) np.max(arr) # out: 8 최소값 np.min import numpy as np arr = np.array( [[5,8,5,3,3], [2,1,3,0,0]] ) np.min(arr) # out : 0 행별 최대값 np.max axis=1 import numpy as np arr = np.array( [[5,8,5,3,3], [2,1,3,0,0]] ) np.max(arr, axis=1) # out : array([8, 3]) 열별 최대값 np.max axis=1 import numpy as np arr = np.array..
2023. 6. 22.