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[Numpy]넘파이 배열 생성(dtype, astype) 자료 구조를 보다보면 데이터타입을 계속 확인하는 것이 기본이 된다. 가끔 데이터 전처리를 하다보면 에러가 생기는데 많은 확률로 dtype이 맞지 않아서 그런 경우가 있기 때문! numpy array의 dtype은 따로 지정하지 않을 경우 default 로 int형(문자)으로 지정이 된다. # 기본형, 지정형(float, int) a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float64) c = np.array([1, 2, 3], dtype=np.int32) # 출력(dtype) int64 float64 int32 그러나 지정하고 싶은 경우 혹은 dtype을 변경하고 싶은 경우에는 아래의 코드를 참고하자. # float 형 i = np.array(.. 2022. 8. 24.
[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.

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