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Python/Numpy13

[Python] np.transpose(), np.swapaxes() - 차원 및 축 변경하기 오늘은 넘파이 행렬의 행과 열, 즉 차원을 변경하는 몇 가지 방법에 대해 포스팅하겠다. np.transpose() 입력되는 넘파이 어레이의 전치 행렬을 출력해준다. np.transpose와 동일하게 입력 데이터 바로 뒤에 ".T"를 추가하여 손쉽게 전치시키는 방법도 있다. import numpy as np example_2D = np.random.randint(10,size=(2,3)) print(example_2D.shape) # (2, 3) exam_1 = example_2D.T exam_2 = np.transpose(example_2D) print(exam_1.shape,exam_2.shape) # (3, 2) (3, 2) print(exam_1 == exam_2) """ [[ True True] .. 2022. 9. 12.
[Python] np.newaxis, np.expand_dims(), np.squeeze() - 차원 및 축 조절하기 오늘은 numpy로 차원을 늘리고 줄이는 방법에 대해 포스팅해보겠다. np.newaxis() np.newaxis()는 함수명 그대로 넘파이 어레이의 차원의 수를 늘려주는 역할을 한다. 차원을 늘리고자 하는 인덱스에 np.newaxis를 포함하면 해당하는 차원이 늘어난다. import numpy as np example = np.arange(10) print(example.shape) # (10,) exam_1 = example[np.newaxis,:] exam_2 = example[:,np.newaxis] print(exam_1.shape, exam_2.shape) # (1, 10) (10, 1) 또한 한 차원이 아니라 여러 차원을 한 번에 늘릴 수도 있다. exam_3 = example[np.newax.. 2022. 9. 12.
[Python] np.random - 난수 생성하기 오늘은 numpy로 난수를 생성하는 random 함수에 대해 포스팅하겠다. np.random.rand() 0 이상 1 미만의 범위 내에 주어진 argument 만큼 난수를 생성한다. import numpy as np np.random.rand(3) # array([0.60407304, 0.97595625, 0.3530597 ]) np.random.rand(3,3) """ array([[0.95799066, 0.43424117, 0.59480775], [0.93778055, 0.97494792, 0.81196245], [0.15744564, 0.05079325, 0.562474 ]]) """ argument가 1개로 들어가면 1-d 형태로 난수를 생성하며 2개를 입력하면 2-d 형태로 난수를 생성한다. n.. 2022. 9. 12.
[Python] numpy - np.linspace와 np.arange의 차이점 오늘은 np.linspace와 np.arange의 차이점에 대해 포스팅을 하고자 한다. np.linspace() 우선 np.linspace와 np.arange 모두 numpy array를 생성하는 함수이다. 또한 입력받는 argument들도 3개여서 간혹 헷갈리는 경우가 있다. 다만, 이 두개의 함수들은 numpy를 어떻게 생성할 것인가에 극명한 차이점을 보인다. 우선 np.linspace()는 "정수값 개수"으로 numpy array를 생성한다. [np.linspace를 사용하여 array 생성] numpy array를 1부터 100까지 포함 100개를 생성 import numpy as np linspace_array = np.linspace(1,100,100) print(linspace_array) .. 2022. 9. 9.
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