numpy

numpy.where 함수는 넘파이 배열에서 특정 조건을 만족하는 요소의 인덱스를 찾는 데 사용됩니다. 이 함수는 조건에 따라 배열의 요소를 검사하고, 조건을 만족하는 요소의 위치를 반환합니다. 또한, 조건에 따라 다른 두 배열에서 값을 선택하여 새 배열을 생성하는 데

np.unique 함수넘파이(Numpy) 배열에서 모든 고유한 요소를 찾아서 정렬된 형태로 반환이 함수는 데이터 분석에서 중복 값을 제거하고, 데이터의 고유한 값을 파악할 때 유용ar: 입력 배열입니다.return_index (False): True로 설정하면, 각 고

x: np.ndarray\[np.int32, ndim=2, shape=(3, 4)]aliases 이용?Vector = np.ndarray\[np.int32, ndim=1]정확한 type은 구체화되지 않았지만, array-like object가 될 수 있는 친구들에 사용

NumPy의 ravel() 함수와 flatten() 함수는 모두 배열을 평평하게 만들어 1차원 배열로 변환하는 데 사용됩니다. 그러나 이 두 함수 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있으며, 이러한 차이점은 함수의 사용법과 성능에 영향을 줍니다.flatten() 함수는

1. np.all 주어진 축에 대해 배열의 모든 요소가 조건을 만족하는지 여부를 검사합니다. 모든 요소가 조건을 만족하면 True를, 그렇지 않으면 False를 반환 1.1. 파라미터 a: 입력 배열입니다. axis: 조건을 검사할 축입니다. 기본값은 Non

( (5, 1, 2) == (3, 2) ) = (5, 3, 2)numpy broadcasting(3, 2) -> (1, 3, 2)(5, 1, 2) 와 (1, 3, 2)의 경우, -> (5, 3, 2)와 (5, 3, 2)로 확장됩니다.결론적으로, (5, 3, 2)와 (5

np.column_stack 함수는 NumPy 라이브러리에서 제공하는 기능 중 하나로, 주로 1차원 배열들을 컬럼으로 쌓아 2차원 배열을 만드는 데 사용됩니다. 이 함수는 여러 개의 1차원 배열을 입력으로 받아, 각 배열을 열(column)로 하는 2차원 배열을 생성합

numpy.itemsize 속성: 배열의 각 요소의 크기를 바이트 단위로 반환이 속성은, 배열에 저장된 각 데이터 요소의 메모리 크기를 알고 싶을 때 사용모든 요소는 배열의 dtype에 따라 동일한 크기를 가집니다.