코딩 연습

numpy 모듈의 nonzero 함수는 요소들 중 0이 아닌 값들의 index 들을 반환해 주는 함수이다. 다음의 예제를 보자. >>> import numpy as np >>> a=np.array([1, 0, 2, 3, 0]) >>> np.nonzero(a) (array([0, 2, 3]),) 0이 아닌 값 1, 2, 3 의 index 인 0, 2, 3 을 array 형태로 리턴해 주는 것을 볼 수 있다. 그런데 a 가 2D array 가 되면 그 결과를 보기가 좀 복잡해 진다. >>> a=np.array([[1, 0, 7], [8, 1, 0], [1, 0, 0]]) >>> a array([[1, 0, 7], [8, 1, 0], [1, 0, 0]]) >>> np.nonzero(a) (array([0, 0..

numpy 모듈의 amax 함수는 array 의 최댓값을 반환하는 함수이다. 다음 예를 보자. >>> import numpy as np >>> a = np.range(4) >>> a array([0, 1, 2, 3]) >>> np.amax(a) 3 위 예에서 볼 수 있듯이 np.amax(a) 는 array [0, 1, 2, 3] 의 요소 중 가장 큰 값이 3을 반환하는 거을 알 수 있다.amax 함수는 행렬 (matrix) 에서 행이나 열 각각에 대한 최댓값을 반환해 주기도 한다. >>> a = np.arange(4).reshape((2, 2)) >>> a array([[0, 1], [2, 3]]) >>> np.amax(a, axis=0) array([2, 3]) >>> np.amax(a, axis=1)..

numpy.arange([start, ] stop, [step, ] dtype=None) numpy 모듈의 arange 함수는 반열린구간 [start, stop) 에서 step 의 크기만큼 일정하게 떨어져 있는 숫자들을 array 형태로 반환해 주는 함수다. stop 매개변수의 값은 반드시 전달되어야 하지만 start 는 step 은 꼭 전달되지 않아도 된다. start 값이 전달되지 않았다면 0 을 기본값으로 가지며, step 값이 전달되지 않았다면 1 값을 기본값으로 갖게 된다. dtype 의 경우 결과로 반환되는 array 이의 type 을 지정할 때 사용한다. dtype 값이 주어지지 않는 경우 전달된 다른 매개 변수로부터 type 을 추론하게 된다. 다음의 예를 보면 쉽게 이해할 수 있을 것이다..