numpy 검색 결과
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Python/예제 코드

Python Numpy 배열 크기 확인 getsizeof , nbytes

sys.getdizeof 메소드와 NumPy배열의 nbytes 속성을 사용하여 Numpy 배열의 크기를 확인해봤습니다. 2022. 01. 22 최초작성 동적으로 크기를 늘릴 수 있는 Python의 리스트와 달리 NumPy 배열을 생성하면 고정된 크기를 갖습니다. 또한 여러가지 데이터 타입의 원소를 가질 수 있는 Python의 리스트와 달리 NumPy 배열의 모든 원소는 동일한 데이터 타입이어야 합니다. 따라서 메모리 상에 저장된 NumPy 배열의 원소들의 크기는 모두 동일합니다. NumPy 배열에 여러가지 데이터 타입의 값을 넣어보면 에러가 나지 않지만 NumPy 배열의 데이터 타입을 확인해보면 원소들을 모두 포함할 수 있는 데이터 타입으로 되어 있는 것을 볼 수 있습니다. >>> a = np.array..

2022. 1. 22. 11:52
Python/예제 코드

Python 예제 - range를 list로 변환

range를 이용하여 2의 배수 저장된 리스트를 생성하여 넘파이 배열의 인덱스로 사용하는 예제입니다. 2021. 12. 6 - 최초작성 import numpy as np a = np.arange(10) print(a) idx = list(range(1,10,2)) print(a[idx]) 실행 결과 원본 넘파이 배열에서 짝수 인덱스 위치에 있는 원소만 가져와 새로운 넘파이 배열을 생성합니다. [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] [1 3 5 7 9]

2021. 12. 6. 21:34
Python/예제 코드

Python 예제 - Numpy 배열에 열 추가하기

Numpy 배열에 열을 추가하는 Python 예제코드입니다. 2021. 12. 1 - 최초작성 import numpy as np array = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]]) print(array) # 3 x 2 배열입니다. # [[1 2] # [3 4] # [5 6]] print() # 기존 배열에 3 x 1 배열을 결합합니다. array2 = np.append(array, [[1],[1],[1]], axis = 1) print(array2) # 3 x 3 배열이 되었습니다. # [[1 2 1] # [3 4 1] # [5 6 1]] 원본 코드 - https://www.delftstack.com/ko/howto/numpy/numpy-add-column/

2021. 12. 1. 21:42
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Python 예제 - Numpy 배열에서 0이 아닌 최소값 찾기

Numpy 배열에서 0이 아닌 최소값을 찾는 예제입니다. 2021. 12. 1 최초작성 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import numpy.ma as ma a = np.array([-1, 0, 1, 2, 3, 4, 5]) print(a) min_value = np.min(ma.masked_where(a == 0, a)) print( "0이 아닌 최소값 :", min_value ) # the position/index of non-zero minimum value in the array min_value_idx = np.argmin(ma.masked_where(a == 0, a)) print( "0이 아닌 최소값의 인덱스 : ", min_value_idx )..

2021. 12. 1. 21:24
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파이썬 예제 - 1차원 곡선에서 local maximum, local minimum 위치 찾기

1차원 곡선의 최소값과 최대값 위치를 찾아주는 예제입니다. scipy에서 제공하는 argrelmin, argrelmax를 사용하여 구현했는데 정확한 위치를 잡아주지는 않습니다. 실행 속도도 빠른 편이 아니네요. 2021. 12. 1 최초작성 import numpy as np from scipy.signal import argrelmin, argrelmax from matplotlib import pyplot as plt x = np.linspace(0, 20, 20) y = np.cos(x) local_min_xx = argrelmin(y)[0] local_min_yy = np.array(y[local_min_xx]) local_max_xx = argrelmax(y)[0] local_max_yy = np..

2021. 12. 1. 21:00