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python18

[Python] collection.Counter() - 숫자 혹은 문자 개수 세기 오늘은 특정 리스트 내의 숫자 혹은 문자열의 문자 각각의 개수를 손쉽게 리턴해주는 함수에 대해 포스팅하고자 한다. collection.Counter() collection 라이브러리 내에 Counter 함수는 입력을 리스트로 받으며 출력은 리스트 내의 인자 각각의 개수를 리턴해준다. [숫자 리스트 입력] from collections import Counter import numpy as np nums_1 = np.random.randint(0,5,100) print(nums) """ [2 3 4 0 2 1 2 2 4 3 4 1 4 1 0 3 4 3 3 2 3 1 2 2 2 3 4 0 2 3 1 1 0 4 2 4 0 4 3 1 4 0 2 4 2 3 3 1 3 3 3 4 0 3 2 0 1 3 1 3 3 2.. 2022. 9. 21.
[Python] np.unique() - 중복된 값들 중 고유한 값들만 반환하기 오늘은 어레이에서 중복된 인자들을 없애고 고유한 인자들만 반환하는 법에 대해 포스팅하겠다. 또한 고유한 인자들의 인덱스 반환법과 고유한 인자들이 각각이 몇개가 있는지에 대해서도 작성하겠다. np.unique() np.unique()의 입력값의 인자들이 숫자 형태이든 문자열 형태이든 중복된 값들은 하나로 만들어준다. [숫자 형태 어레이] import numpy as np nums = [3,6,9,3,6,9,3,6,9] np.unique(nums) # array([3, 6, 9]) 숫자로 이뤄진 리스트의 경우이다. [문자열 형태 어레이] strs = ['num_1','num_2','num_3','num_1','num_2','num_3','num_1','num_2','num_3'] np.unique(strs).. 2022. 9. 21.
[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.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.
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