여행하는 코딩끄적끄적

목차 파이썬 numpy log1p vs log vs log10 함수 차이 사실 이부분은 코드와 결과를 수식으로 보여주면 정말 쉽게 이해가 됩니다. 하나씩 예제 코드와 함께 수식으로 정리하겠습니다. 전체 코드는 글 하단에서 다운 받을 수 있습니다. 예제 코드1>> import numpy as np x = np.exp(3) y= np.log(x) print(y) 결과>> 3.0 주석>> 위 수식은 x에 e 지수 값을 넣고 y는 ln으로 출력을 받습니다. 그래서 e^3이므로 y는 3이 출력 됩니다. 예제 코드2>> import numpy as np x = np.exp(3) y= np.log1p(x) print(y) 결과>> 3.048587351573742 주석>> log1p 함수는 입력값에 1을 추가로 더한 ..

목차 파이썬의 Numpy라는 라이브에서 제공하는 Random 메소드를 사용한 다양한 종류의 랜덤 값을 만들 수 있습니다. 아래에 예제를 통해 쉽게 이해해 보겠습니다. 파이썬 정수(Integer) 랜덤 값 만들기 randint 함수를 사용해서 정수 랜덤 값을 만들겠습니다. 예제>> from numpy import random x_list = [] for _ in range(10): x_list.append(random.randint(1,100)) print(x_list) 4~5번 라인: 1~100사이 정수에서 랜덤값을 만들어서 x_list에 채우기 결과>> [21, 12, 40, 29, 13, 82, 76, 29, 3, 12] 파이썬 실수(Float) 랜덤 값 만들기 random의 uniform 함수를 사..

목차 파이썬 리스트(List)에 필터 사용하기 리스트의 값을 사용자가 원하는 조건에 맞는 값만 출력하기 위해서는 Numpy의 Filtering 기술을 사용하면 됩니다. Filter를 적용하는 방법은 다양하게 있는 데 예제를 통해 차례 차례 알아 보겠습니다. 파이썬 리스트(List)에 필터 사용하기: True, False 사용하기 예제>> import numpy as np import random x_list = [] for _ in range(3): x_list.append(random.randint(1,10)) numpy_list = np.array(x_list) mask = [True, False, True] print(numpy_list) print(numpy_list[mask]) 4~6번 라인: ..

목차 [Python]리스트 안의 내용 검색 리스트의 value(값)을 검색하고 index로 위치 정보를 확인하는 방법으로 파이썬의 넘파이(Numpy)라는 라이브러리에서 제공하는 아래의 method를 사용하시면 됩니다. Numpy.where(조건, 조건에 맞는 값을 바꿀 형태, 조건에 맞지 않는 값 바꿀 형태) 위에서 조건 값만을 입력 할 경우 index 위치 정보만 얻을 수 있습니다. 위 조건 값을 모두 입력할 경우 원하는 조건에 맞추어 리스트(list)안의 값을 변경할 수 있습니다. 아래 예제를 통해 쉽게 이해하실 수 있습니다. Where을 사용해서 값 검색하고 변경도 해보기 검색 예제>> import numpy as np import random a_list = [] for _ in range(10)..

목차 Python Basic Data Type (파이썬 데이터 종류) 파이썬의 데이터 종류는 아래와 같습니다. 정수 실수 Boolean 문자열(string) 복소수 아래는 데이터 종류를 확인하는 예제입니다. 파이선 데이터 종류 확인 예제코드>> print(type(1)) print(type(1.1)) print(type(True)) print(type("hi")) print(type(1+1j)) 결과>> Numpy Data Type (넘피 데이터 종류) 다음은 파이썬의 라이브러리 넘파이(Numpy)에서 제공하는 데이터 종류에 대해 알아 보겠습니다. integer, 표기방법: i Unsigned integer, 표기방법: u float, 표기방법: f complex, 표기방법: c boolean, 표기방법..

목차 Numpy Unique 란? 앞서 포스트에서 Numpy를 사용하면 시간을 절얄하고 왜 효율적인지에 대해 설명하였습니다. 이번장에서는 Numpy로 사용할 수 있는 효율적인 함수에 대해 알아보겠습니다. Unique() Numpy Unique 는 Numpy 배열의 값을 검색해서 동일 값을 정리해거나, 정렬, 개수 확인 등을 해줍니다. Sytax는 아래와 같습니다. numpy.unique(배열값, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None) 내부에 option 값은 아래 예제를 통해 쉽게 이해하도록 하겠습니다. 리스트(list) 안의 정렬하고 동일 값(Same value, element) 구하기 return_index ..

목차 넘파이란? (What is Numpy?) NumPy는 Numerical Python 의 줄임말로 파이썬에서 제공하는 Libary 중에 하나 입니다. Numpy는 배열(array) 값을 입력으로 받아서 처리를 합니다. 넘파이에서 주요하게 처리하는 과정은 아래와 같습니다. linear algebra (선형 대수) fourier transform (후리에/푸리에 변환) matrices (행렬) 넘파이(Numpy) 사용하는 이유 Numpy 사용 전에 배열을 처리할때 리스트(list)를 사용해서 값을 리스트에 받아서 처리하였습니다. 배열을 수학적으로 처리할때 코딩이 복잡해질 수 있고 코딩의 효율에 따라 시간이 오래 걸립니다. 그래서 Numpy가 등장했습니다. C코드로 파이썬 기저에서 작동하고 일반적으로 파이..