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Python Library/NumPy8

[NumPy] numpy.random.choice numpy.random.choice 주어진 1차원 배열에서 무작위 샘플을 생성한다. numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) a : 1-D array-like 또는 int ndarray인 경우 해당 요소에서 임의의 샘플이 생성된다. int인 경우 임의의 샘플이 np.arange(a)이 생성된다. size : int 또는 tuple of ints (optional) 출력 모양. 예를 들어, 주어진 모양이 (m, n, k)이면 샘플 m * n * k이 그려진다. 기본값은 None이며 이 경우 단일 값이 반환된다. replace : boolean (optional) 샘플의 중복여부, 기본값은 True이며 a 값에서 여러 번 선택할 수 있음을 의미한다... 2022. 7. 30.
[NumPy] np.load 배열 확인 np.load 배열 로드 f = np.load('eeg.npz') for i in data: print(i) f['data'] f['chan'] data, ch_names = f['data'], f['chan'] sf = 100. times = np.arange(data.size) / sf print(data.shape, ch_names) print(np.round(data[:, 0:5], 3)) 2022. 5. 30.
[NumPy] numpy array 전체 출력 np.set_printoptions(threshold=np.inf, linewidth=np.inf) print 전에 선언해주면 된다. threshold는 np.inf의 개수를 넘는 원소를 가질 경우 축약형으로 출력해주는 속성이고 linewidth는 한 줄에 출력되는 원소 숫자이다. # 28 * 28 = 784 numpy array np.set_printoptions(threshold=784,linewidth=np.inf) print('class_5_mnist.png') # sys module should be imported np.set_printoptions(threshold=sys.maxsize) 2021. 12. 31.
[NumPy] numpy 원소 재배열 numpy.flip(m, axis=None) 뒤집는 (flip) 함수이다. 영상 처리에서 flip 연산은 주로 2개이다. 수직축을 중심으로 뒤집는 vertical flip, 그리고 수평축을 중심으로 뒤집는 horizontal flip이 있다. 이 함수는 axis에 따라서 다양한 flip 연산이 구현되어 있다. a = np.arange(1, 10).reshape((3, 3)) # array([[3, 2, 1], [6, 5, 4], [9, 8, 7]]) np.flip(a, 0) # array([[7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3]]) np.flipud(a) # array([[7, 8, 9], [4, 5, 6], [1, 2, 3]]) b = np.arange(1, 10).reshape(3,.. 2021. 12. 30.
[NumPy] numpy 원소 제거 및 추가 np.insert(arr, obj, values, axis=None) 값을 추가하는 함수이다. a = np.array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]]) # array([[1, 1], [2, 2], [3, 3]]) np.insert(a, 1, 5) # array([1, 5, 1, 2, 2, 3, 3]) np.insert(a, 1, 5, axis=0) # array([[1, 1], [5, 5], [2, 2], [3, 3]]) np.insert(a, 1, 5, axis=1) # array([[1, 5, 1], [2, 5, 2], [3, 5, 3]]) np.append(arr, values, axis=None) insert와 유사하게 배열을 삽입해주는 함수이다. insert 함수는 특정 인덱스에 원.. 2021. 12. 29.
[NumPy] asarray() asarray() 리스트 및 튜플을 Numpy 배열로 변환하는 방법 import numpy as np # from list to numpy array list_sample = [1, 2, 3, 4, 5] print(list_sample) # [1, 2, 3, 4, 5] numpy_sample = np.asarray(list_sample) print(numpy_sample) # [1 2 3 4 5] # from tuple to numpy array list_sample = (1, 2, 3, 4, 5) print(list_sample) # (1, 2, 3, 4, 5) numpy_sample = np.asarray(list_sample) print(numpy_sample) # [1 2 3 4 5] import.. 2021. 12. 27.
[NumPy] numpy.ndarray 배열 생성 import numpy as np # 다차원 numpy 배열 생성 a = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]]) # 배열의 shape print(a.shape) # (3, 3) # 배열 reshape b = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16]) print(b.shape) # 16 b = b.reshape(4, 4) print(b) # [[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16]] print(b.shape) # (4, 4) 배열 접근 (indexing) import numpy as np # numpy 배열 접근 a = np.array([[0, 1,.. 2021. 12. 27.
넘파이 (NumPy) 넘파이 (NumPy) 행렬이나 일반적으로 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리 할 수 있도록 지원하는 파이썬의 라이브러리이다. NumPy는 데이터 구조 외에도 수치 계산을 위해 효율적으로 구현된 기능을 제공한다. numpy의 다차원 배열 타입은 numpy.ndarray이다. import numpy as np # 배열 생성 x = np.array([1, 2, 3]) x # [1, 2, 3] y = np.arange(10) # like Python's range, but returns an array y # [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] z = np.array([0, 1, 2], dtype='float32') z # [0. 1. 2.] a = np.array([1, 2, 3, 6]) b .. 2021. 12. 27.
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