Examples of using Numpy in English and their translations into Korean
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Computer
Python NumPy.
파이썬 NumPy.Numpy is used for all things"numbers and Python.".
Numpy는 모든 것에 “숫자와 파이썬”에 사용됩니다.What is NumPy?¶?
Numpy(넘파이)란 무엇일까?NumPy also uses tensors, but calls them an ndarray.
넘파이(NumPy) 역시 텐서를 사용하지만 ndarray라는 명칭을 사용한다.Python, NumPy, and R.
파이썬, NumPy, R 입니다.Imagine something like NumPy.
이를테면 numpy 같은 것들이요.Numpy and related packages use this as a'include everything' reference in arrays.
Numpy 및 관련 패키지는 이것을 배열의 '모두 포함'참조로 사용합니다.Mutual Transformation of NDArray and NumPy.
NDArray와 NumPy간 상호 변환.Just like in NumPy, we can construct binary NDArrays by a logical statement.
NumPy에서와 같이 논리 문장을 사용해서 이진 NDArray를 만들 수 있습니다.There are many ways to create numpy arrays.
Numpy array를 만드는 다양한 방법.We won't even need numpy, but it's always good to have it there- ready to lend a helping hand for some operations.
우리는 심지어 numpy 필요 하지 않습니다., 하지만 그것은 항상 좋은 거기 - 일부 작업에 대 한 도움의 손길을 빌려 준비.How do I get indices of N maximum values in a NumPy array?
Numpy 배열에서 최대 N 개의 인덱스를 얻는 방법은 무엇입니까?For example, powerful libraries like Pandas, Numpy and Scikit extend GIS into data science.
예를 들어 팬더, Numpy 및 Scikit과 같은 강력한 라이브러리는 GIS를 데이터 과학으로 확장합니다.These two usually go hand in hand(SciPy is dependent NumPy).
보통 이 두개는 나란히 간다(SciPy가 NumPy에 의존한다).Many PyTorch operations support NumPy Broadcasting Semantics.
원본 BROADCASTING SEMANTICS 많은 pytorch operation은 NumPy Broadcasting Semantics을 지원한다.The Torch Tensor and NumPy array will share their underlying memory locations, and changing one will change the other.
Torch Tensor와 numpy array는 같은 메모리 위치를 공유하고 있으므로, 하나를 바꾸면 나머지쪽도 값이 바뀌게 됩니다.Fastest way to convert a list of indices to 2D numpy array of ones.
인덱스 목록을 2D numpy 배열로 변환하는 가장 빠른 방법.NumPy and SciPy are easy to use, but advanced enough to be depended upon by some of the world's leading scientists and engineers.
NumPy와 SciPy는 사용 하기 쉽지만, 세계 유수의 과학자 및 엔지니어 들에 의해 좌우 될 만큼 강력 합니다.PyMC does have dependencies to run,namely NumPy and(optionally) SciPy.
PyMC에는 실행할 종속성,즉 NumPy 및 (선택적으로) SciPy가 있습니다.The Numeric Python extension(NumPy) defines another array type; see WEB for further information about Numerical Python.
Numeric Python 확장(NumPy)은 다른 배열형을 정의합니다; Numerical Python에 대한 더 자세한 정보는 WEB 를 참조하십시오.If you want to count all values at once you can do it very fast using numpy arrays and bincount as follows.
한 번에 모든 값 을 계산 하려면 다음과 같이 numpy 배열과 bincount 를 사용하여 매우 빠르게 수행 할 수 있습니다.The iterator object nditer, introduced in Numpy 1.6, provides many flexible ways to visit all the elements of one or more arrays in a systematic fashion.
Finally, Species5 combines the sub-hypothesis into the top level and uses numpy array operations to speed things up.
마지막으로 Species5는 최상위 레벨에서 하위 가설을 결합하고 numpy 배열 연산자를 이용해 속도를 높인다.Finally, via the values attribute we can extract the NumPy format from the Pandas dataframe and convert it into MXNet's native representation- NDArray for training.
마지막으로, values 속성을 통해서, Pandas dataframe을 NumPy 형태로 추출하고, 이를 학습에 사용하기 위해서 다시 MXNet의 기본 표현인 NDArray로 바꿉니다.Python for data analysis:Data wrangling with pandas, numpy, and ipython(2nd ed.).
원서제목은 ["Python for Data Analysis, 2nd Edition:Data Wrangling with Pandas, NumPy, and IPython"]이다.Datapyth Data Analysis in Python using Pandas and Numpy 14 hours Pandas is a Python package that provides data structures for working with structured(tabular, multidimensional, potentially heterogeneous) and time series data.
Datapyth Data Analysis in Python using Pandas and Numpy 14 hours Pandas는 구조화 된 (테이블 형, 다차원 형, 잠재적으로 이기종) 및 시계열 데이터 작업을위한 데이터 구조를 제공하는 Python 패키지입니다.Python is a great general-purpose programminglanguage on its own, but with the help of a few popular libraries(numpy, scipy, matplotlib) it becomes a powerful environment for scientific computing.
파이썬은 그 자체만으로도 훌륭한 범용 프로그래밍 언어이지만,몇몇 라이브러리(numpy, scipy, matplotlib)의 도움으로 계산과학 분야에서 강력한 개발 환경을 갖추게 됩니다.SciPy and NumPy are used by scientists and mathematicians, NLTK(the Natural Language Tool Kit) is used by linguists parsing text, Pandas is used extensively by statisticians, and OpenStack is used to organize and control cloud-based computing resources.
SciPy와 NumPy는 과학자들과 수학자들에 의해 사용되고, NLTK (the Natural Language Tool Kit)는 텍스트를 분석하는 언어학자들에 의해 사용되고, Pandas는 통계학자들에 의해 광범위하게 사용되고, 그리고 OpenStack은 클라우드 기반의 컴퓨팅 리소스를 조직적으로 관리하고 제어하기 위해 사용된다.Lists are another data structure, similar to NumPy arrays, but unlike NumPy arrays, lists are a part of core Python.
목록은 NumPy 배열과 유사한 또 다른 데이터 구조이지만 NumPy 배열과 달리 목록은 핵심 파이썬의 일부입니다.This minor inconvenience is actually quite important:when you perform operations on the CPU or one of the GPUs, you do not want MXNet having to wait whether NumPy might want to be doing something else with the same chunk of memory.
이것은 사소하지만 아주 중요합니다.CPU 또는 GPU 하나를 사용해서 연산을 수행할 때, NumPy가 동일한 메모리에서 다른 일을 수행하는 것을 MXNet이 기다리는 것을 원하지 않기 때문입니다.
