나만의 개발블로그

알고리즘 문제를 풀다가 1차원 배열을 n길이의 2차원 배열로 만드는 문제가 있어 이전에 학습한 numpy를 활용한 reshape()을 사용해서 해결했는데 여기서 다른 해결 코드를 확인하다가 reshape() 인자값으로 -1을 넣은 것을 확인하여 어떤 의미인지 확인하다가 다른 메서드들에 대해 관심을 가지게 되어 다시 포스팅하기로 생각함... ㅎㅎ 우선 reshape()의 인자값으로 -1을 넣는 건 자동으로 해당 크기에 맞게 맞춰줄 때 사용하는 것으로 예를 들어 크기가 12인 배열을 2행 6열로 할당하고자 할 경우 n이 2로 입력이 주어진다면 간단하게 아래와 같이 작성하면 됨. 여기서 tolist()를 하는 이유는 tolist()를 사용하기 이전에는 Numpy 배열이기에 배열로 출력하고자 한다면 tolist..

알고리즘 문제를 풀던 중 배열에 있는 모든 정수 간의 곱을 구하는 문제가 있어서 한 줄 코드로 해결하고 싶은 마음에 찾아보니 math, numpy로 해결하는 방법이 있어서 두 가지 모두 해결해보고 어떤 방법으로 푸는 것이 더 시간 효율적인지 알아 본 결과 차이점으로는 아래와 같다고 한다. NumPy: NumPy는 대규모 다차원 배열과 행렬을 처리하는 데 최적화되어 있습니다. 벡터화된 연산을 지원하여 배열의 요소별 연산이 매우 빠르게 수행됩니다. C 언어로 구현되어 있어서 매우 빠른 속도를 제공합니다. NumPy는 배열의 요소를 효율적으로 다룰 수 있는 많은 함수와 메서드를 제공합니다. math 모듈: math 모듈은 수학적인 함수들을 제공하며, 주로 단일 숫자나 작은 리스트 등 간단한 데이터에 사용됩니다..