Python Numpy Function Part1 - 파이썬 넘파이 함수

Numpy Function

• np.random.rand() : Numpy의 random 모듈은 랜덤 값 생성을 위한 rand() 함수를 제공함.
  0에서 1사이의 값을 생성하여 반환함. randint(low, high=None) 함수는 high를 넣지 않은 경우에는 0에서 low사이의 정수를 랜덤으로 생성하고 high를 넣은 경우 low에서 high 사이의 정수를 생성함.

• np.argmax() : argmax(array) 함수는 입력으로 들어온 array에서 가장 큰 값의 위치를 반환한다.

    예를 들어 array = [3,5,7,0,-3] dlaus 가장 큰 값은 7이고 그 위치는 2이다. 
    np.argmax(array) => 2

• Numpy의 reshpe() 함수

  • ndarray를 reshape() 함수를 써서 다른 차원으로 변환할 수 있다. 예를 들어 1차원 배열인 [1,2,3,4,5,6]이 있을 때 이 배열의 shape(즉,모양)은 (6,)이다. 이를 (3,2)로 만들면 [ [1,2],[3,4],[5,6] ]이 된다. 이 때 유의할 점은 배열의 총 크기는 변하지 않아야 한다. 이 예에서는 변환한 후의 크기가 3x2=6 이므로 1차원 배열일 때와 같다.

• Numpy의 arrange() 함수

    ```
    np.arrange(3) -> 배열 [0,1,2]를 반환. 
    시작값(start), 종료값(stop), 값 사이 간격(step) 지정 가능.
    ```

• Numpy의 zeros() 함수

  • 인자로 배열의 형태인 shape을 받아서 0으로 구성된 NumPy 배열을 반환한다.

      ex) np.zeros(3) -> [0,0,0] 을 반환,
          np.zeros((2,2)) -> [ [0,0], [0,0]] 을 반환.

  • 주의할 점은 다차원 배열의 경우 그 형태를 튜플로 넘겨줘야 한다는 점이다.

• Numpy의 full() 함수

  • 첫 번째 인자는 배열의 형태인 shape을 받는데 사용. 두 번째 인자는 입력된 값으로 채워진 NumPy 배열을 반환한다.

      ex) np.full(3,1) -> [1,1,1]           np.full((2,2), 0.5) -> [ [0.5,0.5], [0.5,0.5]] 를 반환.

  • 주의할 점은 다차원 배열의 경우 그 형태를 튜플로 넘겨줘야 한다.

• Numpy의 타입 확인 및 변경

  • 타입 확인 : data.dtype()

  • 타입 변경 : data = data.astype(np.int32)

• Numpy 배열 합치기 & append로 배열 추가하기

  • np.concatenate((data1, data2), axis = None)

  • np.concatenate((data1, data2.T), axis = 0)

  • np.concatenate((data1, data2), axis = 0)

  • np.append(a1, a2)

• array append(array list처럼 append로 쌓기)

  • 쌓을 shape을 먼저 만들어 준다 : stack = np.empty([0,224,224,3])

  • 만든 shape에다가 append해준다 : aoa = np.append(stack,[input_img_resize],axis=0)

 

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