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Python/Numpy13

[Python] 리스트 (List) vs 넘파이 (Numpy) 어레이 차이 본 포스팅에서는 리스트와 넘파이 어레이의 차이점에 대해 얘기하고자 합니다. 선언 우선 list_ex와 numpy_ex로 리스트와 넘파이 어레이의 예시를 구성해 봅시다. 넘파이 어레이 선언은 리스트를 np.array()로 감싸주면 쉽게 선언이 가능합니다. import numpy as np list_ex = [[0,1],[2,3],[4,5]] numpy_ex = np.array([[0,1],[2,3],[4,5]]) print(list_ex, type(list_ex)) # [[0, 1], [2, 3], [4, 5]] print(numpy_ex, type(numpy_ex)) # [[0, 1], [2, 3], [4, 5]] 출력해 보면 형태는 동일하지만 배열의 형태는 다릅니다. 여기서 한 가지 짚고 넘어가야 할 .. 2023. 2. 12.
[Python] numpy로 csv 파일 내용 가져오기 본 포스팅에서는 np.genfromtxt를 활용하여 csv 파일 내용을 로드하고자 한다. np.genfromtxt np.genfromtxt는 아래 설명과 같이 텍스트 파일에서 데이터를 로드하는 데 사용된다. 여러 가지 인자들이 입력 가능한데 이번 포스팅에서는 많이 사용될 몇 가지 예시만 들어볼 생각이다. np.genfromtxt 활용 아래와 같이 int형태의 숫자들로 이뤄진 int.csv 파일을 활용해 보겠다. np.genfromtxt는 반환되는 데이터의 형태는 "dtype"인자에 해당 데이터 형태를 입력시켜 준면 된다. import numpy as np np.genfromtxt('./dataset/int.csv') # default float # array([111., 112., 113., 544., .. 2023. 2. 6.
[Python] np.nan으로 nan 생성하기 본 포스팅에서는 nan 값의 정의와 np.nan에 활용법에 대해 살펴보겠다. nan의 정의 nan 값은 "not a number"의 줄임말로 컴퓨터로는 표현할 수 없는 숫자를 나타낼 때 사용된다. 뿐만 아니라 누락되거나 정의되지 않은 데이터를 나타내는 데 사용되는 특수 부동 소수점 값 (floating-point value)이다. 따라서 nan 값은 어떠한 연산을 하던 nan과 관련된 연산은 nan을 반환한다. 이를 통해 수치 계산에서 누락된 데이터를 쉽게 처리할 수 있다. np.nan np.nan은 nan 값을 생성하는 함수로써 float('nan')과 동일한 역할을 한다. 만약 'a'와 같이 배열 내에 3번째 인덱스에 nan값이 포함되어 있다고 해보자. 이때 해당 인덱스에 np.nan을 기입하여 na.. 2023. 2. 1.
[Python] np.ones np.zeros - 1 혹은 0으로 이뤄진 배열 생성 본 포스팅은 numpy를 활용하여 1 혹은 0으로 이뤄진 배열을 구성하는 법에 대해 포스팅하겠다. np.ones() 특정 사이즈를 기준으로 one으로 이뤄진 배열을 만드는 함수이다. 입력 변수로는 생성하고자 하는 크기를 입력하면 되며, 1차원 배열을 구성하고자 할 때 그 길이에 해당하는 숫자 하나만 작성해 줘도 되며, 만일 2차원 이상의 배열을 생성하고 싶다면 크기를 tuple이나 list 형식으로 지정해주면 된다. import numpy as np print(np.ones(3)) # array([1., 1., 1.]) print(np.ones([2,3]), np.ones((2,3))) """ (array([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]), array([[1., 1., 1.], [1... 2022. 10. 4.
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