Python Library/Numpy (3) 썸네일형 리스트형 3.Numpy Operations(Numpy 연산) Numpy Array끼리의 연산 Numpy Array는 기본적인 사칙연산이 가능하다. 단, shape가 서로 동일한 Numpy Array끼리의 연산만 가능하다. 다음의 코드를 실행시켜보자. 실행시켜보면 shape가 서로 다르기 때문에 연산을 할 수 없다는 오류가 발생함을 알 수 있다. 따라서 Numpy Array끼리의 연산은 서로 shape가 동일할 때 가능하다. Numpy 연산해보기 Inf와 Nan NumPy에서는 무한대를 표현하기 위한 np.inf(infinity)와 정의할 수 없는 숫자를 나타내는 np.nan(not a number)을 사용할 수 있다. 1을 0으로 나누려고 하거나 0에 대한 로그 값을 계산하면 무한대인 np.inf이 나온다. 0을 0으로 나누려고 시도하면 np.nan이 나온다. N.. 2. NumPy Indexing and Selection(Numpy 배열 조작하기) Numpy Array의 값을 바꿀 때의 주의할 점 다음과 같은 코드를 실행시켜 보자. 코드를 실행시켜보면 분명히 slice_of_arr의 원소만 바꿔 줬는데 arr의 값도 바뀜을 확인할 수 있을 것이다! 이는 단순히 할당시켜준다면 Numpy Array에서는 Copy-and-Paste가 아닌 Reference 형태로 값을 가져오기 때문이다. Numpy에서는 대용량의 Array를 다룰 일이 많다. 하지만 이렇게 대용량의 Array들을 계속 Copy and Paste한다면 메모리 낭비가 상당히 심할 것이다. 따라서 Numpy에서는 Reference 형태로 값을 할당해주는 것이다. Reference가 아닌 Copy and Paste로 가져오고 싶다면? 이렇게 copy()를 이용해준다. 위의 코드를 실행해보면 a.. 1. Numpy Arrays Numpy와 Python list의 차이 많은 숫자 데이터를 하나의 변수에 넣고 관리 할 때 리스트는 속도가 느리고 메모리를 많이 차지하는 단점이 있다. 하지만 배열Array를 사용하면 적은 메모리로 데이터를 빠르게 처리할 수 있다. 배열은 리스트와 비슷하지만 다음과 같은 점에서 다르다. 배열은 모든 원소가 같은 자료형이어야 한다.(리스트는 각각의 원소가 다른 자료형이 될 수도 있음!) 배열은 원소의 갯수를 바꿀 수 없다. Numpy를 사용하는 이유 Python은 자체적으로 배열 자료형을 제공하지 않는다. 따라서 Python에서 배열을 사용하기 위해서는 NumPy라는 패키지를 이용해야만 한다. NumPy는 수치해석용 파이썬 패키지이다. 다차원의 배열 자료구조 클래스인 ndarray 클래스를 지원하며 벡터.. 이전 1 다음
