반응형 Python/numpy47 파이썬 numpy.concatenate 함수 활용하기 Numpy Concatenate 함수 소개: Numpy의 `numpy.concatenate` 함수는 배열을 연결(concatenate)하는 함수입니다. 이 함수는 주어진 배열들을 지정된 축(axis)을 기준으로 연결하여 새로운 배열을 생성합니다. 기본 사용법: `numpy.concatenate` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열을 연결하는 예제 array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) concatenated_array = np.concatenate((array1, array2)) print("연결된 배열:", concatenated_array) 위 예시 코드에서 `np.concatenate((a.. 2024. 6. 30. 파이썬 numpy.unique 함수 활용하기 Numpy Unique 함수 소개: Numpy의 `numpy.unique` 함수는 배열에서 고유한(unique)한 요소만을 반환하는 함수입니다. 이 함수는 주어진 배열에서 중복된 요소를 제거하고 유일한(unique)한 값들을 반환합니다. 기본 사용법: `numpy.unique` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열에서 고유한(unique)한 요소들을 반환하는 예제 array = np.array([1, 2, 2, 3, 3, 4, 4, 5]) unique_values = np.unique(array) print("배열의 고유한 요소들:", unique_values) 위 예시 코드에서 `np.unique(array)`는 주어진 배열에서 중복된 요소를 제거하고 고유한.. 2024. 6. 29. 파이썬 numpy.argsort 함수 활용하기 Numpy Argsort 함수 소개: Numpy의 `numpy.argsort` 함수는 배열의 요소를 정렬한 후 해당 요소의 인덱스를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 주어진 배열을 정렬한 후 해당 요소의 인덱스를 반환하여 원본 배열의 순서를 유지하면서 정렬된 인덱스를 제공합니다. 기본 사용법: `numpy.argsort` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열의 요소를 정렬한 후 해당 요소의 인덱스를 반환하는 예제 array = np.array([3, 1, 2, 5, 4]) sorted_indices = np.argsort(array) print("정렬된 요소의 인덱스:", sorted_indices) 위 예시 코드에서 `np.argsort(array)`는 주어진.. 2024. 6. 28. 파이썬 numpy.sort 함수 활용하기 Numpy Sort 함수 소개: Numpy의 `numpy.sort` 함수는 배열의 요소를 정렬하는 함수입니다. 이 함수는 기본적으로 오름차순으로 정렬하지만, 옵션을 통해 내림차순으로 정렬할 수도 있습니다. 데이터를 정렬하는 데에 널리 사용되며, 배열의 원본을 변경하지 않고 새로운 배열을 반환합니다. 기본 사용법: `numpy.sort` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열을 오름차순으로 정렬하는 예제 array = np.array([3, 1, 2, 5, 4]) sorted_array = np.sort(array) print("오름차순으로 정렬된 배열:", sorted_array) 위 예시 코드에서 `np.sort(array)`는 주어진 배열을 오름차순으로 정렬.. 2024. 6. 27. 파이썬 numpy.nonzero 함수 활용하기 Numpy Nonzero 함수 소개: Numpy의 `numpy.nonzero` 함수는 배열에서 0이 아닌 요소의 인덱스를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 주어진 배열에서 0이 아닌 값의 인덱스를 찾아줍니다. 데이터 필터링 및 특정 조건을 만족하는 요소를 선택하는 데에 사용됩니다. 기본 사용법: `numpy.nonzero` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열에서 0이 아닌 요소의 인덱스 찾기 array = np.array([0, 1, 0, 3, 0, 5]) nonzero_indices = np.nonzero(array) print("0이 아닌 요소의 인덱스:", nonzero_indices) 위 예시 코드에서 `np.nonzero(array)`는 주어진 배열에.. 2024. 6. 26. 파이썬 numpy.extract 함수 활용하기 Numpy Extract 함수 소개: Numpy의 `numpy.extract` 함수는 주어진 조건을 만족하는 요소를 추출하는 함수입니다. 이 함수는 조건을 만족하는 요소를 새로운 배열로 반환합니다. 데이터 필터링 및 특정 조건을 만족하는 요소를 선택하는 데에 사용됩니다. 기본 사용법: `numpy.extract` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 조건에 따라 요소 추출하는 예제 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) condition = array > 3 result = np.extract(condition, array) print("조건을 만족하는 요소 추출 결과:", result) 위 예시 코드에서 `np.extract(condition.. 2024. 6. 25. 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음 반응형