지미뉴트론 개발일기

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 ..

파이썬 넘파이 append 함수 사용 예제 Numpy 라이브러리에서 배열들을 이어 붙인 결과를 손쉽게 얻어낼 수 있는 append 함수의 사용법에 대해서 경우의 수를 중심으로 이해해보도록 하겠습니다. Numpy append 함수 기본 사용 방법 리스트 두 개를 이어 붙일 때는 + 연산으로 쉽게 진행이 가능합니다. 그러나, numpy array 자료형은 + 연산으로 원소 간 덧셈이 대신 진행되며 이어 붙이기를 원하는 상황에서는 다른 방법이 필요하게 됩니다. 넘파이 배열을 붙이는 방법은 여러 가지가 있지만 append 메소드를 사용하여 np.append(a, b)처럼 작성해주시면 두 배열을 이어 붙인 결과를 쉽게 반환받을 수 있습니다. 가장 간단한 예시로 1차원 배열끼리 붙이는 코드는 아래와 같습니다. im..

파이썬 넘파이 unique 함수 예제 이번 글에서는 파이썬의 넘파이 라이브러리 내에서 배열 내의 distinct 원소들만을 모은 결과를 반환해주는 np.unique 함수의 사용법에 대해서 살펴보겠습니다. 참고로, 이 글은 numpy의 unique 함수 설명 공식 document 내용을 기반으로 작성되었습니다. np.unique 기본 사용 방법 unique 내에 배열(리스트, numpy array 등) 자료만 input으로 넣어주면 사용이 완료됩니다. 고유한 원소들을 모은 뒤, 1차원 shape으로 변환하고 정렬을 진행한 결과를 반환합니다. 문자열이 포함된 경우, 전부 문자열로 변환된 결과가 나타나게 되며 이 때, 정수형 3과 문자열 '3'은 같은 값으로 취급됩니다. import numpy as np np..

파이썬 넘파이 power 함수 사용 방법 예제 모음 안녕하세요. 이번 글에서는 제곱 연산을 수행하는 파이썬 넘파이의 np.power 함수의 기능을 케이스별 예제를 중심으로 자세하게 설명해보도록 하겠습니다. 참고로, 이 글은 numpy.power 공식 설명 document의 내용을 기반으로 작성되었습니다. np.power(number, number) : 단일 숫자의 제곱 형태 단일 숫자에만 적용하는 가장 기본적인 넘파이 power 함수의 사용 형태로 np.power(m, n)의 형태로 작성하며, m ** n의 연산 수행 결과와 거의 동일하게 나타납니다. m, n 위치에는 정수와 실수가 모두 input으로 들어올 수는 있으나, n이 음수인 경우에는 m 또는 n 중 하나는 반드시 실수 형태이어야만 합니다. i..

np.random.binomial 함수 사용법과 중심 극한 정리 예시 파이썬 넘파이 라이브러리에서 이항분포를 따르는 표본을 추출하고, 반복 시행 표본의 결과가 정규분포와 가까워지는 것을 시각화해보는 예시를 살펴보겠습니다. 넘파이 이항분포 표본 추출 방법 이항분포의 특징은 동전 던지기 혹은 강화 성공/실패 등의 상황을 생각하시면 이해가 쉽습니다. 20번 동전 던지기에서 앞면이 나오는 횟수를 샘플링한다고 가정해보겠습니다. 이 경우 횟수 n = 20, 성공률 p = 0.5 입니다. 파이썬 이항분포는 np.random.binomial 함수로 표본 추출이 가능합니다. 추출을 원하는 n, p 조건 값과 시행할 횟수인 size를 순서대로 input으로 넣어주시면 됩니다. import numpy as np n = 20..

넘파이 상삼각성분만 남기기 : np.triu() 이번 글에서는 파이썬 넘파이 라이브러리에서 행렬을 다룰 때, 상삼각행렬에 해당하는 원소만 남길 수 있는 np.triu() 함수의 사용법을 간단히 살펴보도록 하겠습니다. 정방행렬 예시 np.triu 함수의 사용법은 array와 k값을 차례대로 인자로 적어주면 되며, k를 생략할 경우 기본 값은 0으로 지정됩니다. k의 의미는 가장 윗줄부터 0의 개수가 k개부터 시작한다는 의미로 보시면 되며, 아래로 1줄씩 내려갈 때 마다 0의 개수가 1개씩 많아지는 원리입니다. 먼저, 4 x 4 정방행렬에 np.triu 함수를 적용한 예시를 살펴보겠습니다. import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 1..