파이썬 numpy.isfortran 함수 활용하기

NumPy isfortran 함수: 배열의 Fortran 연속성 확인

파이썬의 NumPy 라이브러리는 배열의 다양한 속성을 검사할 수 있는 여러 가지 기능을 제공합니다. 그 중 numpy.isfortran 함수는 배열이 Fortran 형식으로 저장되어 있는지 확인하는 유용한 도구입니다. 이 포스팅에서는 numpy.isfortran 함수의 사용법과 예제를 소개합니다.

numpy.isfortran 함수 소개

numpy.isfortran 함수는 입력 배열이 Fortran 연속성(열 우선 순서)으로 저장되어 있는지를 검사합니다. Fortran 연속성은 배열이 메모리에서 열 단위로 연속적으로 저장되는 형식을 의미합니다. 이 함수는 배열의 메모리 레이아웃을 확인할 때 유용합니다.

함수 시그니처

numpy.isfortran(a)

매개변수:

• a: Fortran 연속성을 확인할 입력 배열입니다.

반환 값:

• 배열이 Fortran 연속성으로 저장되어 있으면 True를 반환하고, 그렇지 않으면 False를 반환합니다.

사용 예제

기본 예제

다음은 numpy.isfortran 함수를 사용하여 배열의 Fortran 연속성을 확인하는 간단한 예제입니다.

import numpy as np

# Fortran 연속 배열 생성
fortran_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], order='F')

# 일반 배열 생성
c_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], order='C')

# isfortran 함수 사용
print(np.isfortran(fortran_array))  # 출력: True
print(np.isfortran(c_array))        # 출력: False

다차원 배열 예제

다차원 배열의 Fortran 연속성을 확인하는 예제입니다.

import numpy as np

# Fortran 연속 배열 (3D)
fortran_array_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]], order='F')

# 일반 배열 (3D)
c_array_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]], order='C')

# isfortran 함수 사용
print(np.isfortran(fortran_array_3d))  # 출력: True
print(np.isfortran(c_array_3d))        # 출력: False

결론

numpy.isfortran 함수는 배열이 Fortran 형식으로 저장되어 있는지를 쉽게 확인할 수 있게 해줍니다. 이는 배열의 메모리 레이아웃을 확인하거나, Fortran 연속성으로 배열을 처리해야 할 때 유용합니다. 다양한 배열 형태와 차원에 대해 이 함수를 활용하여 배열의 저장 방식을 점검해 보세요.

• 배열의 메모리 레이아웃을 확인하여 데이터 처리를 최적화해 보세요!
• 지금 바로 numpy.isfortran 함수를 사용하여 Fortran 연속성을 체크해 보세요!