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Python/Build setting14

[Numpy]넘파이 배열 생성(zeros_like, ones_like, full_like, empty_like) 넘파이 배열을 생성하고자 할 때 기존에 생성된 array의 형태를 따올 수 있다. 그 함수가 바로 ~_like 인데 ~처럼 만들어줘 라고 보면 이해하기 쉬울 것 같다. # 기존에 생성되었던 numpy array a = np.zeros((3,4)) # _like 이용하여 배열을 가지고 오되, zeros(0) 으로 채우기 e = np.zeros_like(a) # 출력 [[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]] # 기존에 생성되었던 numpy array a = np.zeros((3,4)) # _like 이용하여 배열을 가지고 오되, ones(1) 으로 채우기 f = np.ones_like(a) # 출력 [[1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1.] [1. 1. 1. 1.. 2022. 8. 24.
[Numpy]넘파이 배열 생성(zeros, ones, full, empty) 넘파이 배열을 새로 생성할 수도 있지만 넘파이 내에서 미리 정해놓은 함수를 이용 할 수도 있다. 1. zeros np.zeros((shape)) 처럼 원하는 shape을 지정하면 지정한 shape 내에서 원소를 0(float type)으로 채운다. a = np.zeros((3,4)) #출력 [[0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.] [0. 0. 0. 0.]] 2. ones np.ones((shape)) 처럼 위와 동일하지만 원하는 shape을 지정하면 지정한 shape 내에서 원소를 1(float type)으로 채운다. b = np.ones((5,2)) #출력 [[1. 1.] [1. 1.] [1. 1.] [1. 1.] [1. 1.]] 3. full np.full((shape), 숫자) 처럼 위와.. 2022. 8. 24.
[Numpy]넘파이 배열 Numpy 배열 모두 같은 유형의 값이며 음수가 아닌 정수의 튜플로 인덱싱된다. 차원의 수는 배열의 랭크이며 배열의 shape은 각 차원별 배열 크기의 튜플이다. 중첩 된 파이썬 리스트로부터 numpy 배열을 초기화 할 수 있고 대괄호를 사용하여 요소에 접근 할 수 있다. 1. Numpy 배열 생성하기 먼저 넘파이 배열을 생성하고 차원과 형태, 데이터타입을 확인해보자. a = np.array([1, 2, 3]) print(a) print(type(a), a.ndim, a.shape, a.dtype) #출력 [1 2 3] 1 (3,) int64 출력된 결과의 타입을 살펴보면 [1, 2, 3] 의 1차원, shape은 3, 문자원소를 포함한 넘파이 배열이 생성된 것 을 확인할 수 있다. shape이 (3, .. 2022. 8. 24.
[Numpy]넘파이란? 넘파이란? Numpy는 Numerical Python의 줄임말로, 파이썬에서 산술 계산을 위한 패키지이다. 과학 계산을 위한 대부분의 패키지는 Numpy의 배열 객체를 데이터 교환을 위한 공통 언어처럼 사용한다. Numpy ndarray Numpy의 N차원의 배열 객체이다. 형태가 파이썬의 리스트와 비슷하다고 생각할 수 있으나 기본적으로 메모리 공간을 차지하는 형태가 다르다. 리스트의 경우 하나의 리스트 안에 다른 타입(숫자, 문자 등)이 공존이 가능하지만 넘파이는 동일한 타입의 데이터만 들어갈 수 있다. Numpy 와 List의 차이점 1. print 문 출력 형태 두 자료형의 차이는 출력을 해보면 간단하게 확인이 가능하다. # L:List , A:Array L = [1, 2, 3] A = np.arr.. 2022. 8. 24.

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