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Python/numpy511

파이썬 numpy.argpartition 함수 활용하기 Numpy argpartition 함수 소개:Numpy의 `argpartition` 함수는 배열의 요소를 기준에 따라 정렬하지만 전체 배열을 정렬하지는 않습니다. 대신, 배열에서 작은 값을 가진 요소의 인덱스를 반환합니다. 이 함수는 배열의 일부분만 정렬하여 전체 배열을 정렬하는 것보다 효율적으로 작동합니다.기본 사용법:`argpartition` 함수를 사용하여 배열의 요소를 정렬하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 다차원 배열 생성 arr = np.array([3, 1, 4, 1, 5, 9, 2, 6, 5, 3]) # argpartition 함수를 사용하여 배열의 요소를 정렬한 후 인덱스를 반환 indices = np.argpartition(arr, kth=5) # 작은 값.. 2024. 8. 29.
파이썬 numpy.nanpercentile 함수 활용하기 Numpy nanpercentile 함수 소개:Numpy의 `nanpercentile` 함수는 배열에서 주어진 백분위에 해당하는 값을 계산합니다. 이 함수는 NaN(결측값)을 무시하고 백분위를 계산하므로 데이터에 결측값이 포함되어 있을 때 유용하게 활용됩니다.기본 사용법:`nanpercentile` 함수를 사용하여 배열에서 백분위 값을 계산하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # NaN을 포함한 배열 생성 arr = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5, 6, 7]) # nanpercentile 함수를 사용하여 배열의 백분위 값을 계산 percentile_value = np.nanpercentile(arr, q=50) # 50번째 백분위 값 계산 print("50번.. 2024. 8. 28.
파이썬 numpy.nanquantile 함수 활용하기 Numpy nanquantile 함수 소개:Numpy의 `nanquantile` 함수는 배열에서 주어진 분위에 해당하는 값을 계산합니다. 이 함수는 NaN(결측값)을 무시하고 데이터의 분포를 파악하는 데 유용하게 사용됩니다.기본 사용법:`nanquantile` 함수를 사용하여 배열에서 분위 값을 계산하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 배열 생성 (NaN 포함) arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5]) # nanquantile 함수를 사용하여 배열의 분위 값을 계산 q50 = np.nanquantile(arr, q=0.5) # 50번째 백분위 값 계산 q75 = np.nanquantile(arr, q=0.75) # 75번째 백분위 값 계산 print(.. 2024. 8. 27.
파이썬 numpy.nanmean 함수 활용하기 Numpy nanmean 함수 소개:Numpy의 `nanmean` 함수는 배열의 평균을 계산하는 함수 중 NaN(Not a Number) 값을 무시하고 평균을 계산합니다. 이 함수는 NaN 값을 가진 요소를 제외하고 평균을 계산합니다.기본 사용법:`nanmean` 함수를 사용하여 배열의 평균을 계산하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # NaN 값을 포함하는 배열 생성 arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5]) # nanmean 함수를 사용하여 평균 계산 mean = np.nanmean(arr) print("평균:", mean)위의 예시 코드에서는 `nanmean` 함수를 사용하여 배열의 평균을 계산합니다. 이때 NaN 값을 포함한 배열을 대상으로 평균을 .. 2024. 8. 26.
파이썬 numpy.union1d 함수 활용하기 Numpy union1d 함수 소개:Numpy의 `union1d` 함수는 두 개의 배열을 합쳐서 중복된 요소를 제거한 후 반환하는 함수입니다. 이 함수는 배열 간의 합집합을 계산할 때 유용하게 사용됩니다.기본 사용법:`union1d` 함수를 사용하여 두 배열의 합집합을 계산하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 두 배열 생성 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) arr2 = np.array([3, 4, 5, 6, 7]) # 합집합 계산 result = np.union1d(arr1, arr2) print("두 배열의 합집합:", result)위의 예시 코드에서는 `np.array([1, 2, 3, 4, 5])`와 `np.array([3, 4, 5, 6, 7].. 2024. 8. 25.
파이썬 numpy.setdiff1d 함수 활용하기 Numpy setdiff1d 함수 소개:Numpy의 `setdiff1d` 함수는 첫 번째 배열에서 두 번째 배열에 있는 요소를 제거한 후 남은 요소를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 배열 간의 차집합을 계산할 때 유용하게 사용됩니다.기본 사용법:`setdiff1d` 함수를 사용하여 두 배열의 차집합을 계산하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 두 배열 생성 arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) arr2 = np.array([3, 4, 5, 6, 7]) # 차집합 계산 result = np.setdiff1d(arr1, arr2) print("첫 번째 배열에서 두 번째 배열의 요소를 제거한 차집합:", result)위의 예시 코드에서는 `np.array([1,.. 2024. 8. 24.
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