기계는 거짓말하지 않는다

Numpy의 any를 이용한 필터 import numpy as np num_in_array = np.array([0]) x = np.array([ [2 ,33 ,1 ,6 ,24 ,0], [2 ,56 ,2 ,3 ,8 ,5], [1 ,2 ,12 ,65 ,4 ,1], [9 ,22 ,77 ,4 ,3 ,10], [15 ,0 ,2 ,73 ,2 ,3], [2 ,42 ,19 ,11 ,55 ,0] ]) # Filter by num_in_array if num_in_array is not None: print(x[:, 5:6] == num_in_array) print((x[:, 5:6] == num_in_array).any(1)) # 마지막 열이 num_in_array안의 숫자와 하나라도 일치할 경우 # any의 매개변수..

Numpy 배열을 transpose를 이용하여 축을 바꿀 수 있다. transpose 함수의 매개변수는 축의 번호이고 축의 개수만큼 입력해야 한다. (3차원 -> 3개) 축의 인덱스는 0부터 시작한다. 예를 들어 행, 열의 2차원 배열이 있다면 transpose(1, 0) (열, 행)으로 행, 열을 바꿀 수 있다. 이때, 첫 번째 매개변수는 행, 두 번째는 열이 되며 행 매개변수에 열(1)로 바꾸고 열 매개변수에 행(0)으로 바꾼다. shape가 (3, 2, 4) (높이, 행, 열)인 3차원 배열이 있을 때, transpose(1, 2, 0)을 하게 되면 index 0 = 높이, 1 = 행, 2 = 열이 되고 (3(높이), 2, 4)의 높이 자리에 행(index=1, shape=2) (3, 2(행), 4..

ndarray 배열 슬라이싱 import numpy as np arr = np.arange(0, 10) arr1 = arr[2:6] arr1[0] = 15 # shallow copy print(arr) print(arr1) print() arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) arr1 = arr[:2, 1:3] arr1[0, 0] = 5 # shallow copy print(arr) print(arr1) 배열을 잘라 따로 가지고 올 수 있지만 위와 같은 코드는 얕은 복사가 되며, 원본 데이터도 같이 바뀌게 된다. 아래와 같이 copy()를 이용한다. import numpy as np arr = np.arange(0, 10) arr1 = arr[2:6].c..

NumPy 행렬이나 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리할 수 있는 자료구조 기능 지원, 다양한 수치해석, 통계분석 기능을 제공하는 파이썬 라이브러리. NumPy 패키지의 대부분 함수는 C나 Fortran으로 구현되어 우수한 성능 제공 Pandas, Matplotlib 등과 함께 사용 되는것이 일반적임 Install command 창에서 pip install numpy 입력 (pip 패키지 관리자가 있어야 함) python 버전 확인은 커맨드 창에 python --version 또는 py --version 입력. NumPy를 사용하기 위해 import numpy를 사용 관행적으로 np 라는 별칭을 사용하여 import numpy as np로 사용한다. NumPy 배열 클래스 ndarray ndarray 생성 ..