numpy 필기 끝 8. boolean 9. fancy index 10. data i/o

Numerical Python - Numpy

 

학습 목표

 

이번 강의에서는 파이썬의 과학 계산용 패키지인 numpy 의 여러 특징과 기능, 코드를 작성하는 방법 등을 배웁니다. 

• numpy
• ndarray
• Handling shape
• Indexing
• Slicing 
• Creation function
• Operation functions 
• array operations
• Comparisons
• Boolean Index
• Fancy Index
• numpy data i/o(이 글 범위)

강의 영상

Numerial Python - numpy
Data handling section

https://blog.naver.com/boostcamp_official/222345119688

부스트캠프 AI Tech 2기 자가 진단 문항

https://www.boostcourse.org/ai100/lecture/739178?isDesc=false 

[AI Tech Pre-course] 인공지능(AI) 기초 다지기

 

boolean & fancy

boolean index

- numpy는 배열은 특정 조건에 따른 값을 배열 형태로 추출 할 수 있음
- Comparison operation 함수들도 모두 사용가능

 

test_array[test_array > 3]
조건이 True인 index의 element만 추출

 

boolean index

 

 

 

 

fancy index

- numpy는 array를 index value로 사용해서 값을 추출하는 방법
- Matrix 형태의 데이터도 가능

a = np.array([2,4,6,8],float)

b = np.array([0,0,1,3,2,1], int) # 반드시 integer로 선언해야 한다 

a[b] 

array(2., 2., 4., 8., 6., 4.]) 

b의 값들을 각각 대입해서 추출한 배열이 만들어짐 

 

a. take(b) take 함수는 bracket index와 같은 효과를 갖는다 

 

 

 

numpy data i/o

loadtxt & savetxt

- Text type의 데이터를 읽고, 저장하는 기능

 

a = np.loadtxt("./populations.txt")

a[:10] 

파일 호출 

 

a = int = a.astype(int); a_int[:3]
Int type 변환

np.savetxt('int_data.csv', a_int, delimiter=",")
int_data.csv 로 저장

 

 

 

 

numpy object - npy

 

- Numpy object (pickle) 형태로 데이터를 저장하고 불러옴
- Binary 파일 형태로 저장함

np.save("npy_test", arr=a.int)

 

npy_array=np.load(file = "npy_test.npy")

npy_array([:3])