Python/Numpy

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넘파이 numpy (5) - concatenate(), 배열 합치기

concatenate 메소드, 배열 합치기 concatenate 메소드는 선택한 축 (axis)의 방향으로 배열을 연결해주는 메소드 1) 1차원 배열 In [2]: import numpy as np a1 = np.array([1, 2, 3]) b1 = np.array([4, 5, 6]) print(a1) print(b1) [1 2 3] [4 5 6] In [4]: #1차원 배열에 concanate 적용하기 np.concatenate((a1, b1), axis=0) Out[4]: array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) 1차원에서 axis=0은 행방향이나 열방향이라는 개념이 없음 axis=1로 하면 에러 발생 >> 방향이 axis=0 하나 뿐이기 때문(직선이라고 생각) 2) 2차원 배열 In [5]:..

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넘파이 numpy (4) - random 모듈(rand, randint, randn, choice, seed, etc)

참고: https://codetorial.net/numpy/random.html NumPy 난수 생성 (Random 모듈) - Codetorial 예제1 - 기본 사용 import numpy as np a = np.random.randn(5) print(a) b = np.random.randn(2, 3) print(b) sigma, mu = 1.5, 2.0 c = sigma * np.random.randn(5) + mu print(c) [ 0.06704336 -0.48813686 0.4275107 -0.9015714 -1.30597604] [[ 0.87354043 0.03783 codetorial.net numpy의 서브모듈: random 모듈¶ random은 난수를 발생시키는 모듈로 randint, c..

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넘파이 numpy (3) - 행렬 정렬, 내적, 전치

행렬의 정렬 - sort()와 argsort() sort는 원 행렬은 그대로 유지, 원 행렬의 정렬된 행렬을 반환 argsort는 원 핼영 자체를 정렬한 형태로 변환, 반환값은 None In [1]: import numpy as np org_array = np.array([3, 1, 9, 5]) print('원본 행렬:', org_array) #sort로 정렬 sort_array1 = np.sort(org_array) print('np.sort() 호출 후 반환된 정렬 행렬:', sort_array1) print('np.sort() 호출 후 원본 행렬:', org_array) #ndarray.sort로 정렬 sort_array2 = org_array.sort() print('org_array.sort()..

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넘파이 numpy (2) - arange, reshape, indexing

ndarray를 편리하게 생성하기 - arange, zeros, ones arange는 range와 유사한 기능, array를 range로 표현하는 것 디폴트 인자는 stop값, 0부터 9까지 1차원 ndarray를 만듬, start값도 부여 가능 In [4]: import numpy as np sequence_array = np.arange(10) print(sequence_array) print(sequence_array.dtype, sequence_array.shape) [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] int32 (10,) zeros는 튜플로 shape값을 입력하면 모든 값을 0으로 채운 해당 shape을 반환 ones는 튜플로 입력하면 모두 1로 반환, dtype을 정해주지 않으면 디폴트는..

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넘파이 numpy (1) - ndarray, dtype, astype

넘파이 ndarray 개요 ndarray를 이용해 넘파이에서 다차원 배열을 쉽게 생성, 다양한 연산 수행 In [1]: import numpy as np array1 = np.array([1, 2, 3]) print('array1 type: ', type(array1)) print('array1 array 형태:', array1.shape) array2 = np.array([[1, 2, 3], [2, 3, 4]]) print('array2 type:', type(array2)) print('array2 array 형태:', array2.shape) array3 = np.array([[1, 2, 3]]) print('array3 type: ', type(array3)) print('array3 array ..

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