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Numpy 라이브러리를 사용하면 배열 데이터를 파일로 저장하거나 파일에서 불러올 수 있습니다. 이를 위해 np.save()와 np.savez() 함수를 사용할 수 있습니다. 1. 단일 Numpy배열 저장하기 np.save('경로/파일명.npy', numpy데이터) - save 함수는 배열을 1개만 저장할 수 있습니다. - save 시 확장자는 .npy 를 사용합니다. array = [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8, 0] np.save('array.npy', array) new_array = np.load('array.npy') new_array 2. 복수 Numpy 저장하기 np.savez('경로/파일명.npz', numpy데이터 = 이름 , ---) - savez 함수는 여러 개의 배열..

안녕하세요, 성지코딩입니다! 이번 게시글은 Numpy 인덱싱에 대해 알아봅니다. Index는 행렬, 배열, 리스트 등에서 특정 요소를 빠르게 참조할 수 있습니다. Numpy Array Indexing 리스트 혹은 다른 언어에서의 배열같은 경우 일반적으로 정수 값을 사용하고 정수는 특정 요소의 위치(순서)를 의미합니다. 파이썬에서 시퀀스 자료형에서 사용한 것과 동일하게 대괄호([])를 사용하여 특정 요소에 접근이 가능합니다. 기존 파이썬의 시퀀스 자료형에는 차원에 따라 대괄호를 여러번 사용 했지만 Numpy 에서 대괄호는 한 번만 사용됩니다. 단 차원의 구분자로 ,를 사용합니다. 예) 2차원 리스트에서 데이터 접근: list[0][1] 예) 2차원 Numpy Array에서 데이터 접근 : array[0, ..

안녕하세요, 성지코딩입니다! 이번 게시글은 Numpy의 연산에 대해 알아봅니다. 여기서 Broadcast의 개념은 Pandas에서도 이어지니 꼭 알아두셔야합니다. 어쩌면 Numpy의 꽃이라고 볼 수 있겠네요. Numpy Array의 연산은 Broadcast(Element Wise)연산으로 이루어집니다. Array간의 연산은 각 요소별 연산이 이뤄지며 연산 함수 또는 연산자를 이용합니다. Array와 Scalar간의 연산은 Scalar 값이 Array 각 요소별로 계산합니다. 그림으로 설명합니다. 2 by 2 Array간의 연산입니다. 여기서 리스트로 연산을 진행할 때의 단점이 부각됩니다. 리스트간의 + 연산은 값을 더하는 것이 아니라 그저 이어 붙일 뿐입니다. 리스트로 진행 할 경우에는 반복문을 사용해서..

안녕하세요! 성지코딩입니다. 이번 게시글은 Numpy의 배열 형태 변경과 데이터 유형 변경에 대해 알아봅니다. Numpy 배열 형태 변경 Numpy Array의 가장 큰 장점은 형태(shape)를 자유자재로 변경이 가능합니다. - 단, 변경 전 데이터 개수와 변경 후 데이터의 개수(size)는 같아야 합니다. Numpy Array의 형태를 바꾸기 위해서는 reshape 함수를 이용합니다. reshape에서 (-1, x)의 형태를 사용할 수 있습니다. -1은 딱 한 번만 사용할 수 있으며 자동으로 적절한 형태를 계산합니다. 단, (-1자리의 들어올 값) * x 가 원소의 개수와 동일해야만 사용이 가능합니다. 예를 들어 (18, ) 사이즈의 numpy변수 num이 있다고 할 때 ex) num.reshape(..

안녕하세요! 성지코딩입니다. 이번 게시글은 Numpy의 속성에 대해 알아봅니다. *참고사항: 코드 및 회색글씨는 출력 결과를 의미합니다. Numpy Array 속성 Numpy 배열에서 사용할 수 있는 속성은 다음과 같습니다. ndim : ndarray의 차원을 나타냄 shape : 각 차원의 ndarray 크기를 튜플 형태로 나타냄 (가장 중요) shape의 경우, 정말 많은 곳에서 사용됩니다. 특히, 나중에 게시글로 다루어질 딥러닝 분야에서 자주 쓰이는 DataFrame형, Tensor형에서도 자주 쓰이게됩니다. 꼭 알아두셔야 합니다. size : ndarray에 있는 요소의 총 수 dtype : ndarray의 데이터 유형 unit8 ~ unit64, int8 ~ int64, float16 ~ flo..

안녕하세요! 성지코딩입니다. 블로그 개시 후 첫 글입니다. 이 글이 성지가 될 수 있을지는 3년뒤에 확인해보겠습니다. :) 제 글들은 누군가의 강의에 주 목적을 둔다긴 보다는 설명하는 어투로 쓰면서 제 공부를 하는 것이 주 목적입니다. 평소 누군가를 가르치며 저 또한 학습이 되었던 경험이 많았기 때문에 이러한 방법을 택했습니다. 제 첫 게시글은 Numpy의 개요에 대해 알아보도록 합니다. Numpy란? Numpy는 Numeric(숫자) Python의 준 말로, Python을 사용한 과학 컴퓨팅의 기본 패키지입니다. 제목에서 알 수 있듯 여러 숫자들을 처리하는데 사용되는 패키지입니다. Python을 사용하는 프로그래머라면 절대 빠질 수 없는 패키지 이기 때문에 필수적으로 알아두셔야합니다. 나중에 배워볼 P..