AI 요약관련 정보

• NumPy 배열 슬라이싱은 '뷰(view)'를 생성: NumPy 배열을 슬라이싱하면 원본 배열의 '뷰'가 생성되며, 슬라이스 변경 시 원본 배열도 함께 변경됩니다. 👁️
• 성능 최적화 목적: 이러한 '뷰' 생성 방식은 데이터 복사 비용을 절감하고 성능을 최적화하기 위함입니다. 🚀
• 독립적인 복사본 생성 방법: 원본과 독립적인 배열을 만들려면 .copy() 메서드를 명시적으로 사용해야 합니다. 📝
• NumPy의 .copy()는 딥 카피: NumPy의 .copy()는 파이썬 기본 기능과 달리 '딥 카피(deep copy)'를 수행하여 완전히 독립적인 데이터를 만듭니다. 🌳
• 배열 수평 스택: np.hstack() 함수를 사용하여 여러 배열을 수평으로 결합할 수 있습니다. ↔️
• 배열 수직 스택: np.vstack() 함수를 사용하여 여러 배열을 수직으로 결합할 수 있습니다. ↕️