본문 바로가기
  • Hello_
728x90
반응형

Python66

[Python] np.argmax, np.argmin - 넘파이 최댓값, 최솟값 인덱스 찾기 오늘은 넘파이 어레이의 최솟값, 최댓값 인덱스를 찾는 함수에 대해 포스팅하겠다. np.argmax(), np.argmin() 0~100까지의 10개 랜덤 어레이를 구성하겠다. random_num = np.random.randint(0,100,size=10) print(random_num) # array([84, 63, 80, 84, 90, 98, 15, 92, 5, 12]) 랜덤 어레이의 최댓값과 최솟값은 다음과 같다. print(random_num.max(), random_num.min()) # 98 5 우선 첫번째로 최댓값인 98의 인덱스를 np.argmax()를 통해 찾아보겠다. max_idx = np.argmax(random_num) print(max_idx) # 5 다음으로 최솟값의 5의 인덱스.. 2022. 9. 12.
[Python] np.concatenate() - 넘파이 어레이 합치기 오늘은 넘파이 어레이들을 특정 축 기준으로 합치는 방법에 대해 소개하고자 한다. np.concatenate() 해당 함수는 특정 어레이들을 합칠 때 유용하게 사용된다. 이를 알아보기 위해 사이즈 (3,3)인 어레이와 (1,3)인 어레이를 합쳐보도록 하자. [입력값 생성] import numpy as np array_1 = np.random.randint(0,10,size = [3,3]) array_2 = np.random.randint(0,10,size = [1,3]) print(array_1) """ [[0 5 5] [4 3 7] [6 8 4]] """ print(array_2) # [[4 6 5]] [concat] np.concatenate([array_1,array_2]) """ array([[0,.. 2022. 9. 12.
[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.
728x90
반응형

티스토리툴바