Python Numpy Function Part2 - 파이썬 넘파이 함수

• Numpy 배열 길이 확인 방법

  • data.shape or len(data)

• Numpy의 around() 함수

  • 반올림 함수
    • np.round(data, 2) or np.around(data, 2) 사용

• Numpy 배열에서 원소(value) 몇 개씩 존재하는지 count(R에서의 table)

    # example 1
    from collections import Counter
    Counter(jaffe_Y)
  
    # example 2
    result = Counter(jaffe_Y)
    print(result)
    for key in result:
        print(key, result[key])
  
    # example 3
    import numpy as np
    x = np.array([1,1,1,2,2,2,5,25,1,1])
    y = np.bincount(x)
    ii = np.nonzero(y)[0]
    Zip(ii,y[ii]) # [(1, 5), (2, 3), (5, 1), (25, 1)]
  
    # example 4 : 키 없이 카운트 한 값만 알아내고 싶을 때 사용
    result = Counter(jaffe_Y).values()
    print(result)

• Numpy 배열에서 어떤 값이 중복됐는지 확인하는 방법

    # 1. 중복된 값만 추출
    from collections import Counter
    a = np.array([1, 2, 1, 3, 3, 3, 0])
    [item for item, count in Counter(a).items() if count > 1]
  
    # 2. 중복된 값의 인덱스 추출
    u, c = np.unique(a, return_counts=True)
    dup = u[c > 1]
  
    # 3. 유니크한 값만 가져오기
    np.unique(data)

  • 2D, 3D... array에서 중복된 값 제거하고 가져오는 방법

      L = [np.array([1, 2, 3]), np.array([]), np.array([3, 2, 1]),
          np.array([1, 3, 2]), np.array([1, 2, 3]), np.array([1, 3, 2]),
          np.array([]), np.array([]), np.array([1, 2, 3]),np.array([7,7,7])]
      L
      `np.unique(L, axis=0)`

    • 참고 : https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.14.0/reference/generated/numpy.unique.html
  • 응용 : A 변수에서 중복된 데이터 제외한 인덱스를 가져와 B 변수 select
    • u, indices = np.unique(fer2013_X, axis=0, return_index = True) -> fer2013_label = fer2013_label[indices]

 

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