[파이썬 numpy] 유용한 where 함수 (조건에 맞는 값의 위치, 값 변경)
[파이썬 numpy] 유용한 where 함수 (조건에 맞는 값의 위치, 값 변경) where 함수는 두가지 기능을 합니다. - 특정 조건에 맞는 원소의 위치를 반환- 특정 조건에 맞는 원소와 그렇지 않은 원소를 원하는 값으로 변경 특정 조건에 맞는 원소의 위치를 반환 배열을 하나 정의합시다. >>> A=np.array([1,2,3,4,5,6]) 3보다 큰 값의 위치를 구해봅시다. >>> np.where(A>3)(array([3, 4, 5], dtype=int64),) 특정 조건에 맞는 원소와 그렇지 않은 원소를 원하는 값으로 변경 위 배열에서 3보다 큰 원소는 100으로, 그렇지 않은 원소는 0으로 바꿔봅시다. >>> np.where(A>3,100,0)array([ 0, 0, 0, 100, 100, 10..
2020. 11. 13.
[파이썬 numpy] 배열 요소 삭제하기
[파이썬 numpy] 배열 요소 삭제하기 배열 요소를 삭제할 때는 np.delete 메소드를 사용합니다. 아아래와 같은 형식으로 사용합니다. np.delete(배열, 인덱스, axis) 1차원 배열에서 요소 삭제 1차원배열을 정의하고, 첫번째 요소를 삭제해봅시다. A=np.array([1,2,3,4,5]) >>> Aarray([1, 2, 3, 4, 5]) >>> np.delete(A, 0)Out[450]: array([2, 3, 4, 5]) 2차원 배열에서 행 삭제 2차원배열을 정의하고 1행을 삭제해봅시다. 2차원배열에서 행방향으로 첫번째 행을 제거하는 것이므로 axis 에 0을 넣어줍니다. A2=np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> A2array([[1, 2, 3], [4, 5, 6..
2020. 10. 21.
[파이썬 numpy] 배열의 크기/차원/길이 확인
[파이썬 numpy] 배열의 크기/차원/길이 확인 배열을 하나 정의하고 시작합시다. >>> A2=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]])>>> A2array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) 몇행 몇열인가? >>> A2.shape(4, 3) 전체 원소 수는? >>> A2.size12 행의 수는? >>> len(A2)4 *1차원배열(벡터)의 경우는 원소 수와 같음 몇 차원 베열인가? >>> A2.ndim2
2020. 10. 16.
[파이썬 numpy] 2차원 배열의 인덱싱/수정
[파이썬 numpy] 2차원 배열의 인덱싱/수정 2차원 배열의 인덱싱과 수정방법을 알아봅시다. 배열의 인덱싱은 배열의 특정 원소(들)에 접근하는 것입니다. 특정원소에 접근하면 그 값을 다른 값으로 바꿀 수 있기 때문에 배열의 수정도 함께 배울 것입니다. 먼저 배열을 하나 정의합시다. >>> A2=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])>>> A2array([[ 1, 2, 3], [ 4, 5, 6], [ 7, 8, 9], [10, 11, 12]]) 하나의 원소에 접근 1행2열에 접근 >>> A2[0,1]2 구간을 이용하여 여러 원소에 접근 1행에 접근 >>> A2[0]array([1, 2, 3]) 2열에 접근 >>> A2[:,1]array([ 2, 5, 8, 11]) 처음부터 또는 ..
2020. 10. 16.
[파이썬 numpy] 1차원 배열의 인덱싱/수정
[파이썬 numpy] 1차원 배열의 인덱싱/수정 1차원 배열의 인덱싱과 수정방법을 알아봅시다. 배열의 인덱싱은 배열의 특정 원소(들)에 접근하는 것입니다. 특정원소에 접근하면 그 값을 다른 값으로 바꿀 수 있기 때문에 배열의 수정도 함께 배울 것입니다. 먼저 배열을 하나 정의합시다. >>> A=np.array([1,2,3,4,5,6,7])>>> Aarray([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]) 하나의 원소에 접근 배열 A의 첫번째 원소에 접근해보겠습니다. 대괄호를 사용합니다. >>> A[0]1 구간을 이용하여 여러 원소에 접근 구간을 이용할 때는 콜론 : 을 사용합니다. 첫번째와 두번째 원소에 접근할 때는 어떻게 해야할까요? 아마 A[0:1]가 떠오르실 것입니다. 아쉽게도 결과는 아래와 같습니다. 첫..
2020. 10. 16.
[파이썬 numpy] 배열 데이터타입 종류/정의/확인
[파이썬 numpy] 배열 데이터타입 종류/정의/확인 numpy 데이터타입 종류 데이터 종류는 크게 숫자형, 문자형, 논리형(부울형), 날짜시간형으로 나뉩니다. 파이썬에서 문자형은 string 입니다. (R과 다르게 문자 하나하나의 인덱싱이 가능합니다.) 숫자형은 정수형, 부호없는 정수형, 부동소수형, 복소수형으로 나뉩니다. 부울형은 True, False 데이터인데 숫자로는 0과 1에 해당됩니다. 따라서 부울형은 숫자형에 속한다고 할 수 있습니다. 1. 숫자형1-1. 정수형(int8, int16, int32, int64)1-2. 부호 없는 정수형(uint8, unit16, unit32, unit64)1-3. 부동소수형 (float16, float32, float64)1-4. 복소수형 (complex64,..
2020. 10. 16.