[넘파이 기초] np.repeat , np.tile (배열 반복 | array 복사) 아직도 for문을 이용해서 열과 행을 복사하시나요? 오늘 이시간에는 넘파이를 통해 손쉽게 열과 행을 복사하는 api를 배워 보도록 하겠습니다. repeat repeat api의 파라미터로는 a, repeats, axis 3개가 있습니다. 이중 a는 우리가 복사할 값, repeats는 몇번을 반복할것인지, 마지막으로 axis 는 복사를 할때 어떤 방향으로 할지를 의미합니다. 코드를 통해 자세히 알아보죠! import numpy as np x = 3 rep = np.repeat(x, 2) print(f"x: {x}") print(f"np.repeat(x, 2): \n{rep}\n") output : 보시는것처럼 스칼라값 3 하나를 repeat을 통해 두번 반복시키니 3이 두개있는 배열이 완성된것을 확인할 수.. 머신러닝,딥러닝/넘파이,numpy 2021. 5. 25. [넘파이 기초] np.resize vs np.reshape 시리즈[2] 데이터 분석을 하다보면 A = ~~~~ B = A.copy() 이런식으로 .copy()라는 메소드가 쓰인 코드를 보신적이 많이 있으실거에요. 이건 왜 쓰는것일까요? copy()를 쓰지않으면 A 에 담겨있는 값을 B라는 변수명에 담는데.. 같은 메모리를 공유를 하게되요. 다시 말하면 같은 공간을 쓰면서 명칭을 두개나 가지고있게 되는거죠.. 그래서 그게 뭐가 문제란 말인가? 쉽게 말하면 같은 공간을 쓰기때문에 B값을 수정하면 원래 값인 A값도 변경되는 문제가 발생됩니다. B값을 수정해도 변경하지 않게하려면 B만을 위한 새로운 공간을 만들어줘야 해요 이때 사용하는게 copy() 라는 메소드입니다. 지금 이해가 당장 되지 않아도 좋아요! 우리가 알아볼 reshape와 resize의 비교를 통해서 차츰차츰 알아가.. 머신러닝,딥러닝/넘파이,numpy 2021. 4. 9. [넘파이 기초] np.resize vs np.reshape 시리즈[1] 넘파이를 사용하다보면 자주 만나게 되는 두녀석! 비슷 한듯 다른 두 API np.resize, np.reshape 여러분들은 잘 사용하고 계신가요? 아마 비슷한거같은데 다르기도 한것같고 애매하신분들이 많을 것 같습니다. 오늘은 이 둘의 사용법과 차이를 확인하고 , 잘못 사용하면 어떤 문제가 발생될 수 있는것까지 확인해보는 시간을 가지도록 하겠습니다. np.reshape 먼저 reshape의 사용법입니다. import numpy as np # numpy 를 import 해주고요! a= np.arange(10) # 1~9 까지 숫자 배열을 a 변수에 넣어줍니다. b = np.reshape(a, (2,5)) # 2행 5열 형태로 변경해줘!(re + shape) print("a ndarray :{}\n a sh.. 머신러닝,딥러닝/넘파이,numpy 2021. 4. 9. 이전 1 다음
