지미뉴트론 개발일기

파이썬 넘파이 배열 값 채우기 함수 비교 안녕하세요. 이번 글에서는 파이썬 넘파이에서 배열에 특정 값들을 채우는 함수들인 np.ones, np.zeros, np.ones_like, np.zeros_like의 사용법을 비교해보고, np.full과 np.zeros 함수도 살펴보겠습니다. np.ones, np.zeros : 1 혹은 0으로 배열 채우기 np.ones와 np.zeros 내에 array의 shape을 입력해주면, 해당 크기에 맞추어 1 혹은 0으로 모든 값이 채워집니다. import numpy as np np.zeros(5) # array([0., 0., 0., 0., 0.]) np.zeros((2, 3)) # 결과 array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) np.ones((..

파이썬 넘파이 반올림, 올림, 내림 함수 : np.round, np.ceil, np.floor, np.trunc 이번 포스팅에서는 파이썬 넘파이에서 원하는 소수점 자릿수까지 반올림, 올림, 내림을 할 수 있는 함수들의 사용법과 예시에 대해서 정리해보도록 하겠습니다. 넘파이 반올림 함수 : np.round, np.around 먼저, 넘파이에서 반올림을 지원하는 np.round 함수를 살펴보겠습니다. 참고로, np.around 함수는 np.round와 완전히 동일한 함수라고 보셔도 무관하며, 여기서는 np.round로 예시 코드를 보여드리겠습니다. np.round 함수는 np.round(숫자, 원하는 자릿수) 형태로 input을 주시면 되며, 원하는 자릿수를 지정하지 않으면, 기본적으로 일의 자리까지 반올림..

파이썬 넘파이 벡터 norm, 정규화 함수 : np.linalg.norm() 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 파이썬 넘파이 라이브러리에서 벡터의 norm을 구하거나 벡터를 정규화할 때 유용하게 사용 가능한 np.linalg.norm() 혹은 LA.norm() 함수의 사용법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 먼저 가장 기본적인 사용법은 아래와 같습니다. default로는 2-norm(혹은 frobenius norm)을 기준으로 구하게 됩니다. numpy 라이브러리 혹은 numpy 라이브러리 내 linalg 라이브러리를 import하는 형태에 따라, np.linalg.norm 혹은 LA.norm 형태로 사용 가능합니다. # 가능한 import 형태 import numpy as np import numpy.lin..

파이썬 넘파이 값 자르기 함수 : np.clip() 안녕하세요. 이번 시간에는 배열에서 값들을 하한~상한 값의 범위로 값을 자르는 함수인 np.clip 함수의 사용법에 관해서 살펴보겠습니다. 이 함수는 특히 비전 태스크에서 많이 사용되는데요. 어려워보이지만 케이스를 나누면 매우 간단하게 이해되는 대표적인 사용 예시들을 살펴보겠습니다. 일단 기본적인 np.clip 함수의 사용법은 np.clip(array, 하한값, 상한값) 으로 3개의 input이 들어갑니다. 함수의 원리는 하한값 이하의 값들은 하한값으로 모두 바뀌게 되고, 상한값 이상의 값들은 상한값으로 모두 바뀌는 것으로 이해해주시면 쉽습니다. np.clip 함수 기본 예시 (하한값, 상한값 둘다 있는 경우) 함수의 이해를 돕기 위하여 가장 기본적인 ..

파이썬 넘파이 내적 함수 : np.dot() 안녕하세요. 이번 시간에는 파이썬 넘파이 라이브러리에서 제공하는 벡터 내적, 행렬곱 함수인 np.dot 함수의 사용법을 array의 차원에 따라서 총정리해보는 시간을 가져보겠습니다. 설명은 공식 document 글을 기반으로 하여 작성하였습니다. 기본적으로 np.dot 함수는 2개의 input 만을 받습니다. 3개 이상의 array에 대한 곱은 np.dot 함수 1회로는 수행할 수 없고, 여러번 함수를 겹쳐서 실행해야만 합니다. 따라서, 여기서는 2개의 input array의 차원에 따라 연산 수행이 어떤 패턴으로 달라지는지를 위주로 글을 작성해보겠습니다. 벡터 내적 : 1차원 x 1차원 가장 기본적인 경우로, 두 개의 input array가 모두 1차원 벡터..

파이썬 넘파이 argmax, argmin 함수 안녕하세요. 이번 포스팅에서는 파이썬 넘파이 라이브러리에서 제공하는 최대값, 최소값의 위치 인덱스를 반환하는 함수인 np.argmax와 np.argmin 함수에 대해서 간략하게 다루어보도록 하겠습니다. np.argmax / np.argmin 함수 기본 사용법 np.argmax 함수는 함수 내에 array와 비슷한 형태(리스트 등 포함)의 input을 넣어주면 가장 큰 원소의 인덱스를 반환하는 형식입니다. 다만, 가장 큰 원소가 여러개 있는 경우 가장 앞의 인덱스를 반환합니다. 아래는 리스트 자료형을 예시로 np.argmax를 사용하는 예시입니다. import numpy as np a = [3, 2, 5, 4, 5] np.argmax(a) # 2 출력 인덱스는..

파이썬 넘파이 최대값 함수 : np.max 와 np.maximum 안녕하세요. 이번 글에서는 파이썬 넘파이에서 최대값을 가져올 때, 많이 사용되지만 혼동되는 함수인 np.max와 np.maximum에 대해서 용도 차이와 예시를 알아보겠습니다. 물론, np.min과 np.minumum도 같은 원리로 최소값을 구하는 용도이니 같이 이해가 가능할 것으로 생각됩니다. Numpy 단일 array 내 최대값 함수 : np.max (혹은 np.amax) 참고로, np.amax 함수도 코드 중에 간간히 보이는데, np.max와 np.amax는 거의 동일한 함수라고 생각하셔도 무방합니다. np.max는 단일 array 내에서 최대값을 구하는 함수입니다. 가장 기본적인 형태로, array 전체에서 최대값을 구하는 경우는 ..

넘파이 랜덤 추출 모듈 : np.random 함수 정리 이번 포스팅에서는 랜덤 추출시 많이 사용하는 np.random 모듈의 대표적인 함수들인 rand, random, randn, randint, choice 그리고 seed를 정하는 방법에 대하여 정리해보는 시간을 가지도록 하겠습니다. 0~1 사이 균일 분포 추출 함수 : rand, random 가장 먼저, 기본적으로 0~1 사이의 실수 값들을 균일 분포에서 추출해내는 rand와 random 함수에 대해서 살펴보겠습니다. rand함수의 사용법은 간단합니다. np.random.rand()로 작성하면 값 1개가 추출되고, np.random.rand()의 괄호 내에 dimension을 적으면, 해당 dimension을 가진 넘파이 array가 생성되며, 추출..

넘파이 배열 쌓기 함수 : np.hstack, np.vstack, np.concatenate 비교 안녕하세요. 이번 글에서는 넘파이 array를 원하는 방향으로 쌓을 수 있는 np.hstack, np.vstack 그리고 np.concatenate의 기능 차이를 비교하고 실제 예시를 통하여 이해해보는 과정을 다루어보려고 합니다. Numpy array 수평방향 쌓기 : np.hstack 먼저, np.hstack 함수를 통하여 두 배열을 쌓아보도록 하겠습니다. 먼저, 아래 코드처럼 간단하게 2 * 2 배열 두 개를 선언해보도록 하겠습니다. import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.array([[8, 7], [6, 5]]) 이제, 이 두 배열을 수평방..

파이썬 넘파이 np.where : 조건 만족 인덱스 반환 파이썬에서 넘파이를 사용하다보면, np.where 함수를 자주 만나게 됩니다. 만날때 마다 복잡해보이지만, 사실 알고보면 매우 간단한 np.where 함수의 사용 방법을 간단히 살펴보겠습니다. np.where 기본 사용법 (인덱스만 반환) 우선, 기본적으로 넘파이의 np.where 함수를 사용하는 방법은 np.where 내에 조건만 적는 방법입니다. numpy array를 1개 선언해본 뒤, np.where로 조건을 만족하는 위치의 인덱스를 가져오는 예시를 보여드리겠습니다. import numpy as np a = np.arange(5, 15) # array([ 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14]) np.where(a >..