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Python/Numpy11

[Python] Numpy 행/열 기준으로 함수 실행하기 파이썬 넘파이 행/열 기준으로 함수 실행하기 .함수(axis= a) : 행/열을 기준으로 배열에 함수를 실행한다 (axis=0 : 행기준 / axis=1 : 열 기준) >>> 변수.함수(axis=0) # axis=0 : 행기준 / axis=1 : 열 기준 2022. 11. 26.
[Python] Numpy 중복된 데이터 제거하기 np.unique() 파이썬 넘파이 중복된 데이터 제거하기 np.unique(a) : 중복된 데이터를 제거한다 >>> np.unique(변수) 2022. 11. 26.
[Python] Numpy 숫자 랜덤 배열 만들기 np.random.randint(), np.random.random() 파이썬 넘파이 랜덤 숫자로 되어있는 배열 만들기 np.random.randint(시작수, 끝수, 갯수(행, 열)) : 시작수부터 끝수까지 입력한 갯수나 행, 열만큼 랜덤 정수 배열 생성한다 np.random.random(갯수(행, 열)) : 입력한 갯수나 행, 열만큼 0.0 ~ 1.0 사이 난수 배열 생성한다 2022. 11. 26.
[Python] Numpy 배열 변경하기 reshape 파이썬 넘파이 배열 변경하기 .reshape(a) : a 의 형태로 기존의 배열을 변경한다 (a) 한개 입력시 1차원 데이터, (행, 열) 로 입력시 2차원 데이터로 변경한다 ※ 배열의 갯수가 맞지 않으면 에러 출력 2022. 11. 25.
[Python] Numpy 숫자 배열 만들기 np.zeros, np.ones, np.full, np.arange, np.linspace 파이썬 넘파이 숫자로 되어있는 배열 만들기 np.zeros(a) : a 값에 0을 몇개 만들지 숫자를 입력하면 해당 숫자만큼 0을 만들어준다 + 2차원 배열인 행과 열 형식으로 만들고 싶을때는 튜플로 (행, 열)을 입력하면 된다 np.ones(a) : a 값에 1을 몇개 만들지 숫자를 입력하면 해당 숫자만큼 1을 만들어준다 + 2차원 배열인 행과 열 형식으로 만들고 싶을때는 튜플로 (행, 열)을 입력하면 된다 np.full(a, b) : a 만큼 b 만으로 구성된 배열 생성한다 (a = 만들고싶은 갯수, b = 입력하고싶은 값을 입력) + 2차원 배열인 행과 열 형식으로 만들고 싶을때는 ((행, 열), 만들 숫자)를 입력하면 된다 np.arange(시작수, 끝수, 스탭) : 시작수부터 끝수까지 정수형 배.. 2022. 11. 25.
[Python] Numpy 파일 저장하기, 불러오기 파이썬 넘파이 파일 저장, 불러오기 np.save(파일명, a) : 저장할 파일명, array 데이터를 저장한 변수명 입력 현재 실행중인 파일의 같은 디렉토리에 " 파일명.npy " 파일이 생성된다 >>> np.save(파일명, a) np.load(파일명) : 저장한 파일명을 입력해주면 불러오기된다 >>> np.load(파일명) 2022. 11. 25.
[Python] Numpy 데이터 확인하기 shape, size, dtype, ndim 파이썬 넘파이 데이터 확인하기 .shape : 저장하고있는 데이터의 모양을 확인한다 (= 배열 크기 확인) .size : 저장하고있는 데이터의 갯수를 확인한다 .dtype : 저장하고있는 데이터의 타입을 확인한다 .ndim : 저장하고있는 데이터의 차원의 수를 확인한다 2022. 11. 25.
[Python] Numpy array 최대, 최소값 구하기 argmax, argmin 파이썬 넘파이 데이터 최대, 최소값 구하기 .argmax( ) : 최대값이 들어있는 인덱스를 반환 .argmin( ) : 최소값이 들어있는 인덱스를 반환 # 최대값이 들어있는 인덱스를 출력 >>> 변수.argmax( ) # 최소값이 들어있는 인덱스를 출력 >>> 변수.argmin( ) ※ 각 행이나 열별로 구하고 싶을때는 axis=() 사용 2022. 11. 25.
[Python] Numpy 연산, 브로드캐스팅 boolean 연산 데이터를 가져오는 데이터 엑세스에서는 and, or 연산자를 사용하지 않고 &, | 를 사용한다 (& : and, | : or) 배열 연산 넘파이 배열연산은 1차원이든 2차원이든 넘파이가 알아서 각 배열에 연산을 시켜준다 브로드캐스팅 넘파이는 연산을 입력해주면 각 요소마다 연산이 수행된다 2022. 11. 23.
[Python] Numpy 데이터 엑세스 파이썬 넘파이 데이터를 엑세스하기 [ ] 넘파이 데이터 변수[ ]에 연산을 넣으면 해당 연산에 맞는 값을 출력해준다 [ ] 특정값만 잘라서 가져오는 슬라이싱을 하려면 콤마의 왼쪽이 행, 오른쪽에 열을 적어준다 ※ 열은 비워도 에러가 발생하지 않지만 행자리를 입력하지 않으면 에러가 발생한다 콜론을 사용해 원하는 부분만 슬라이싱도 가능하다 이런식으로 이어진 데이터가 아닌 데이터를 슬라이싱 하고싶을때는 [ ]안에 [ ]를 사용한다 ' = ' 기호로 데이터값을 변경하기도 가능하다 주의할점 : X를 슬라이싱해서 다른 변수(Y)로 저장해도 Y 데이터를 변경하면 X데이터도 변경된다 (Y가 X의 데이터를 가르키고있는 형태 = 메모리를 공유) .copy( ) : 다른 변수로 저장할때 뒤에 copy() 작성시 메모리 공유.. 2022. 11. 23.

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