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Data_engineering/Numpy6

[Numpy] np.random.choice np.random.choice np.random.choice 함수는 numpy 라이브러리 안에 있는 함수 중 하나로, 주어진 배열에서 무작위로 샘플을 선택할 수 있도록 합니다. 이 함수를 사용하면 데이터 분석, 머신러닝 등에서 랜덤한 샘플링이 필요한 경우 유용하게 사용할 수 있습니다. 사용 방법 np.random.choice 함수를 사용하기 위해서는 numpy 라이브러리를 import 해야 합니다. 함수의 구조는 다음과 같습니다. numpy.random.choice(a, size=None, replace=True, p=None) 여기서 a는 원본 배열, size는 샘플링할 요소의 개수, replace는 중복을 허용할지 여부, p는 각 요소가 선택될 확률을 지정하는 배열입니다. 예시 다음은 np.rando.. 2023. 3. 6.
[Numpy] np.concatenate() Numpy np.concatenate() np.concatenate() 함수는 numpy 배열을 연결하여 하나의 배열로 만들어주는 함수입니다. 사용법 np.concatenate() 함수는 다음과 같은 인자를 받습니다. np.concatenate((array1, array2, ...), axis=0) array1, array2, ... : 연결하고자 하는 numpy 배열을 나타냅니다. axis : 연결 방향을 나타내는 정수형 인자입니다. axis=0인 경우, 첫 번째 차원을 따라 배열이 연결됩니다. axis=1인 경우, 두 번째 차원을 따라 배열이 연결됩니다. 디폴트 값은 axis=0입니다. 예시 import numpy as np a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) b = np.arra.. 2023. 2. 27.
[Numpy] np.zeros() [Numpy] np.zeros() 함수 개요 numpy.zeros() 함수는 지정된 shape와 dtype을 가진 배열을 생성하며, 배열의 모든 요소를 0으로 채웁니다. 문법 numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C') 매개변수 shape : int 또는 tuple of int. 배열의 차원을 지정하는 정수 또는 정수 튜플입니다. dtype : 배열 요소의 데이터 유형을 선택적으로 지정합니다. 기본값은 float입니다. order : 배열 메모리 레이아웃을 선택적으로 지정합니다. 기본값은 'C'입니다. 반환값 numpy.zeros() 함수는 지정된 shape와 dtype을 가진 배열을 반환합니다. 모든 요소는 0으로 채워집니다 예제 import numpy as np # 1.. 2023. 2. 27.
[Numpy] np.ones() Numpy np.ones() 함수 np.ones() 함수는 지정된 shape의 배열을 생성하고 모든 요소를 1로 채웁니다. 문법 numpy.ones(shape, dtype=None, order='C') 매개변수 shape : 배열의 형태를 지정하는 정수 또는 정수의 튜플. dtype : 배열 요소의 데이터 형식. 선택적 매개변수이며, 기본값은 numpy.float64입니다. order : 배열의 요소를 저장하는 순서를 지정합니다. 선택적 매개변수이며, C(행 기준) 또는 F(열 기준) 중 하나를 사용할 수 있습니다. 기본값은 C입니다. 반환값 주어진 shape과 dtype을 가지는 배열. 모든 요소는 1로 채워집니다. 사용 예시 import numpy as np # 1차원 배열 생성 arr1 = np.o.. 2023. 2. 27.