지미뉴트론 개발일기

파이썬 넘파이 버전 체크, 높이기/낮추기 방법 정리 파이썬에서 Numpy 라이브러리의 버전(version)을 확인하는 방법과 업그레이드 혹은 다운그레이드를 진행하는 방법에 대해서 간단히 정리해보겠습니다. 넘파이 버전 확인 넘파이 모듈 임포트 후에 __version__ 속성을 확인해주시면 현재 설치된 numpy의 버전 체크가 가능합니다. import numpy as np print(np.__version__) # 1.21.6 넘파이 버전 업그레이드, 다운그레이드 !pip install numpy==원하는 버전 명령어를 코드 셀이나 터미널 창에서 실행시켜 numpy의 버전을 높이거나 낮출 수 있습니다.(단, 터미널에서는 맨 앞 ! 제외하고 입력) # 1.20.3 버전으로 다운그레이드 예시 !pip insta..

파이썬 중복 없이 난수 추출 / 리스트에서 값 뽑기 방법 정리 파이썬에서 중복을 허가하지 않고 특정 범위 내의 숫자(정수)들 중 원하는 개수의 숫자들을 뽑거나 리스트 내에서 특정 개수의 자료들을 샘플링하는 방법을 정리해보겠습니다. 중복되지 않게 숫자들을 뽑기 이 과정은 넘파이의 random.choice 함수를 사용하시면 편리한데, np.random.choice(range(시작 숫자, 끝 숫자+1), 개수, replace = False) 형태의 코드로 원하는 시작 숫자 ~ 끝 숫자 범위 내에서 특정 개수만큼 중복 없이 난수 샘플링이 가능합니다. 가령, 로또 번호의 예시로 1~45의 숫자들 중 6개를 뽑는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 1~45 중 중복 없이 6개 숫자 추출 ..

Python 넘파이 다항 회귀 예제 : np.polyfit 함수 파이썬에서 numpy 모듈의 polyfit 메소드를 활용하여 1차, 2차 및 n차 다항 회귀식을 구해보고, 결과를 시각화해보는 예시를 다루어보겠습니다. 1차 회귀식 구하기 및 결과 시각화 예시 먼저, 다음과 같은 x와 y에 대한 데이터가 있다고 가정해보겠습니다. x = [1, 2, 3, 4, 5, 6] y = [1, 3, 6, 8, 11, 19] polyfit 함수의 사용법은 polyfit(x, y, 차수) 형태로 매우 간단하게 이용이 가능합니다. 예를 들어, 1차식으로 회귀를 진행한 결과는 아래와 같습니다. import numpy as np print(np.polyfit(x, y, 1)) # [ 3.31428571 -3.6 ] -> y =..

Python 넘파이 삼각/역삼각함수 사용법 예제 파이썬의 numpy 모듈에서 sin, cos, tan의 삼각함수를 나타내는 메소드와 arcsin, arccos, arctan의 역삼각함수를 나타내는 메소드에 대하여 다루어보고, math 라이브러리의 삼각/역삼각함수 메소드와 간단한 비교를 진행해보겠습니다. 삼각함수 메소드 : np.sin, np.cos, np.tan 넘파이 라이브러리에서는 기본적으로 사인, 코사인 및 탄젠트 함수에 대한 메소드만을 지원하며, 각도 단위가 아닌 라디안 단위로 input을 넣어주셔야 합니다. (삼각함수의 역수인 cosec, sec, cot에 대한 직접적인 메소드는 지원하지 않고 직접 sin, cos, tan에 역수를 취해서 사용해주셔야 합니다.) 우선, 각도 숫자 1개에 대한 삼..

Python 2차원 array 다루기 예제(리스트 vs np.array) 파이썬에서 행렬 형태의 2차원 배열을 선언해보고 값을 추출/변경하며 내부 배열을 기준으로 정렬하는 방법들에 대해서 리스트를 활용한 방법과 Numpy array를 활용한 경우로 나누어 다루어보도록 하겠습니다. 1. 리스트를 활용한 2차원 배열(이중 리스트) 2차원 리스트 배열 선언 리스트에서는 2차원 배열을 선언할 때, 이중 for문을 사용하는 것이 가장 편리합니다. 바깥 for문에서 내부 배열의 리스트를 추가해주고 안쪽 for문에서는 각 내부 배열에 새로운 값을 추가해주는 방식입니다. 참고로, 각 내부 배열의 원소 개수가 모두 같지 않아도 됩니다. 모든 원소가 0인 4 * 3 크기의 배열 선언 예시는 아래와 같습니다. arr = [..

파이썬 넘파이 단위행렬, 역행렬 함수 Numpy 라이브러리에서 단위행렬을 손쉽게 설정할 수 있는 np.eye()와 역행렬을 구하여 반환받을 수 있는 LA.inv() 혹은 np.linalg.inv()에 대해서 다루어보겠습니다. 단위행렬 함수 : np.eye 기본적으로 np.eye(n) 형태로 n * n 사이즈(n은 정수)의 단위행렬을 생성할 수 있습니다. import numpy as np np.eye(4) ''' array([[1., 0., 0., 0.], [0., 1., 0., 0.], [0., 0., 1., 0.], [0., 0., 0., 1.]])''' np.eye 내에 dtype 인자를 설정하여 배열 내 값들의 자료형을 지정할 수 있습니다. np.eye(5, dtype = int) ''' array..

넘파이 시드 설정 함수 설명, 내장 모듈의 시드 함수와 차이 파이썬 numpy 라이브러리의 seed 설정 방법과 의미를 살펴보고 내장 모듈인 random 내의 seed 함수와의 관련성과 차이에 대하여 다루어 보겠습니다. np.random.seed() 설정법, 의미 np.random.seed(음이 아닌 정수) 형태로 특정 숫자를 지정해주시면 seed 지정 이후에 난수 추출 시 고정된 값들이 출력되는 것을 확인할 수 있습니다. import numpy as np ### seed 미설정(완전 랜덤) ### print(np.random.random(5)) # [0.68535982 0.95339335 0.00394827 0.51219226 0.81262096] print(np.random.random(5)) # [..

파이썬 넘파이 배열 data type 선택, 출력 및 변환 Numpy 모듈에서 배열의 자료형을 고르고 확인할 수 있는 dtype과 데이터 타입의 종류를 바꿀 수 있는 astype에 대해서 간략하게 살펴보겠습니다. 참고로, 넘파이에서 지원하는 상세한 자료형 종류에 대한 정보가 필요하시다면 아래 링크의 공식 문서에서 확인하실 수 있습니다. Data types — NumPy v1.22 Manual Array Scalars NumPy generally returns elements of arrays as array scalars (a scalar with an associated dtype). Array scalars differ from Python scalars, but for the most part th..

파이썬 넘파이 trace, det 구하기 함수 사용법 파이썬에서 각각 행렬의 대각합과 행렬식을 구할 수 있는 함수들인 np.trace와 np.linalg.det의 사용 예제에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 대각합 함수 : np.trace 2차원 정방행렬의 경우 2차원 배열의 trace는 np.trace(배열) 형태로 손쉽게 구할 수 있습니다. 또한, np.trace(배열, 숫자) 형태로 숫자가 양수면 우측으로 해당 칸만큼 이동한 방향의 대각합, 음수면 같은 식으로 왼쪽으로 움직인 방향의 대각합도 구할 수 있습니다. 기본적으로 정방행렬에 대하여 trace를 구해보는 코드는 다음과 같습니다. import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]..

np.transpose, np.swapaxes 함수 사용 예제 비교 파이썬 넘파이 모듈에서 배열의 축을 바꿀 수 있는 함수들인 np.transpose와 np.swapaxes의 사용 방법을 이해하기 쉽게 다루어보도록 하겠습니다. 이 글을 numpy 패키지의 함수 설명 공식 document 글의 예시들을 기반으로 작성되었습니다. transpose 함수 기본 사용법(2차원 배열 예시) 먼저, 가장 간단한 transpose 함수의 예제로 2차원 배열에서 전치 행렬을 반환받을 수 있는 방법들에 대해서 살펴보겠습니다. array x에 대하여 np.transpose(x), x.transpose(), x.T의 3가지 형태로 x의 두 축이 교환된 전치 행렬을 반환받을 수 있습니다. import numpy as np x ..