지식을 나누면 두배로

numpy의 where 함수를 사용하는 방법에 대해서 알아보자. numpy의 where 함수는 사용 방법을 크게 두가지로 나눌 수 있다. 1. 조건을 만족하는 인덱스 값 가져오기 test_a = np.arange(10) print(np.where(test_a > 5)) # 출력: (array([6, 7, 8, 9]),) 2. True일 때, False일 때 각각 값을 broadcasting 조건문에서 True가 반환되는 위치와 False가 반환되는 위치에 각각 정해진 값을 넣는다. np.where(조건문, True일 때 값, False일 때 값) test_a = np.arange(10) print(np.where(test_a > 5, 1, -1)) # 출력: [-1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 1 1]

numpy 배열들을 합치는 다양한 방법들을 알아보자. vstack 함수, hstack 함수 합치는 array를 하나의 iterable 객체에 담아 인자로 넘겨야 된다. np.vstack((array1, array2)) : vertical 방향으로 쌓음 np.hstack((array1, array2)) : horizontal 방향으로 쌓음 a = np.array([1,2,3]) b = np.array([4,5,6]) print(np.vstack((a, b))) # 출력: # [[1 2 3] # [4 5 6]] print(np.hstack([a, b])) # 출력: [1 2 3 4 5 6] concatenate 함수 axis를 활용해 numpy 배열을 합치는 방향을 결정한다. a = np.array([[1,..

넘파이의 배열이 갖는 특징들과 넘파이 배열을 다루는 방법들에 관해 알아보자. ndarray numpy의 N차원 배열 객체이다. numpy는 하나의 데이터 타입만 배열에 넣을 수 있다. 각 element가 차지하는 메모리의 크기를 지정할 수 있다. 파이썬의 list보다 뛰어난 연산 성능을 갖는다. import numpy as np test_array = np.array(["1", "4", 5.0, 8], float) # ndarray 객체 생성 print(test_array) # 출력: [1. 4. 5. 8.] print(type(test_array)) # 출력: print(type(test_array[0])) # 출력: shape array의 dimension 구성을 반환한다. dtype array의 데..