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Python53

Numpy 인덱싱 (indexing) 인덱싱을 통해서 넘파이 ndarray 내의 특정 데이터 세트나 일부 데이터만을 선택하여 추출 할 수 있다. 특정한 데이터만 추출 하는 방법에 대해 알아보겠다. 인덱싱에서 기본적으로 단일 값 추출 하는 방법이 있다. array1 = np.arange(10) print('array1:', array1) value = array1[2] print('value:', value) print(type(value)) [output] array1: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] value: 2 예제에서 보듯이 1부터 9까지의 1차원 ndarray를 생성해주었고 그중에서 array1[2] 번째 데이터값 을 추출하였다. 인덱스는 0부터 시작하므로 array1[2] 는 3번째 인덱스 위치의 데이터값을 의미한다. 인.. 2022. 1. 3.
Numpy.reshape ( -1 ) reshape 함수에 -1을 인자로 적용하는 경우 더욱 효율적으로 사용할 수 있다. -1을 인자로 사용하면 원래 ndarray 와 호환되는 새로운 shape 로 알아서 변환 해준다. 예제를 통해 알아 보겠다. array1 = np.arange(10) print(array1) array2 = array1.reshape(-1 ,5) print('array2 shape:', array2.shape) array3 = array1.reshape(5, -1) print('array3 shape:', array3.shape) [output] [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] array2 shape: (2, 5) array3 shape: (5, 2) #array2 #array([[0, 1, 2, 3, 4], # .. 2022. 1. 2.
Numpy.reshape reshape 함수는 배열을 특정 차원 및 크기로 변환한다. 변환을 원하는 크기를 함수 인자로 부여하면 된다. 데이터를 다루다 보면 꽤나 자주 쓰이는걸 알 수 있다. 예제에서는 0 에서 9까지의 1차원 배열을 2차원으로 변환해보자. #import numpy as np array1 = np.arange(10) print('array1: \n', array1) [output] array1: [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] array2 = array1.reshape(2,5) print('array2:\n',array2) [output] array2: [[0 1 2 3 4] [5 6 7 8 9]] array3 = array1.reshape(5,2) print('array3:\n', array3) [out.. 2021. 12. 28.
Numpy.arange, zeros, ones numpy 에서 배열을 편하게 생성할 수 있도록 하는 arange, zeros, ones 함수에 대해 알아보겠다. array를 연속값이나 0 또는 1로 초기화 해서 쉽게 생성 해야 할 때가 있다. (주로 테스트용으로 데이터를 만들거나 대규모의 데이터를 일괄적으로 초기화 할 때 사용 될 수 있다.) 이때 arange( ), zeros( ), ones( ) 를 이용해서 쉽게 array를 생성한다. arange arange ( ) 함수는 0 부터 함수 인자 값 -1 까지의 값을 순차적으로 array로 변환한다. number_array = np.arange(20) print(number_array) print(number_array.dtype, number_array.shape) [output] [ 0 1 2 .. 2021. 12. 26.
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