반응형 분류 전체보기405 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. 파이썬 numpy.where 함수 활용하기 Numpy Where 함수 소개: Numpy의 `numpy.where` 함수는 조건에 따라 값을 선택하는 함수입니다. 이 함수는 주어진 조건을 만족하는 요소의 인덱스를 반환하거나, 새로운 배열을 생성할 때 특정 조건을 적용하는 데에 사용됩니다. 기본 사용법: `numpy.where` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 조건에 따라 값을 선택하는 예제 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) condition = array > 3 result = np.where(condition) print("조건을 만족하는 요소의 인덱스:", result) 위 예시 코드에서 `np.where(condition)`은 주어진 조건을 만족하는 요소의 인덱스를 반환합.. 2024. 6. 24. 파이썬 numpy.argmax 함수 활용하기 Numpy Argmax 함수 소개: Numpy의 `numpy.argmax` 함수는 배열에서 최댓값의 인덱스를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 주어진 배열에서 가장 큰 값을 가지는 요소의 인덱스를 찾아줍니다. 데이터의 최댓값 위치를 찾는 데에 유용하게 활용됩니다. 기본 사용법: `numpy.argmax` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 1차원 배열에서 최댓값의 인덱스 찾기 array = np.array([3, 1, 4, 2, 5]) argmax_index = np.argmax(array) print("최댓값의 인덱스:", argmax_index) 위 예시 코드에서 `np.argmax(array)`는 주어진 1차원 배열에서 최댓값을 가지는 요소의 인덱스를 찾습니다.. 2024. 6. 23. 파이썬 numpy.argmin 함수 활용하기 Numpy Argmin 함수 소개: Numpy의 `numpy.argmin` 함수는 배열에서 최솟값의 인덱스를 반환하는 함수입니다. 이 함수는 주어진 배열에서 가장 작은 값을 가지는 요소의 인덱스를 찾아줍니다. 데이터의 최솟값 위치를 찾는 데에 유용하게 활용됩니다. 기본 사용법: `numpy.argmin` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 1차원 배열에서 최솟값의 인덱스 찾기 array = np.array([3, 1, 4, 2, 5]) argmin_index = np.argmin(array) print("최솟값의 인덱스:", argmin_index) 위 예시 코드에서 `np.argmin(array)`는 주어진 1차원 배열에서 최솟값을 가지는 요소의 인덱스를 찾습니.. 2024. 6. 22. 파이썬 numpy.median 함수 활용하기 Numpy Median 함수 소개:Numpy의 `numpy.median` 함수는 배열의 중앙값을 계산하는 함수입니다. 중앙값은 주어진 데이터를 크기 순서대로 정렬했을 때 중간에 위치한 값으로, 이 함수는 주어진 배열의 중앙값을 반환합니다. 중앙값은 이상치에 민감하지 않으므로 데이터의 대표값을 측정하는 데 유용합니다.기본 사용법:`numpy.median` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 1차원 배열의 중앙값 계산 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) median_value = np.median(array) print("배열의 중앙값:", median_value)위 예시 코드에서 `np.median(array)`는 주어진 1차원 배열의 중앙값.. 2024. 6. 21. 이전 1 2 3 4 5 ··· 68 다음 반응형