[numpy] 자동 형 변환, 기본 연산

Python

 

자동 형 변환

numpy에서 수치연산 진행할 때 각각의. dtype이 다르면, 타입이 큰쪽(int < float < complex)으로 자동으로 변경된다.

# a와 b 배열 생성 & 타입 확인
a = np.ones(3, dtype=np.int32)
b = np.linspace(0, np.pi,3)

print(a)
print(b)
print(a.dtype)
print(b.dtype)


>>> [1 1 1]
>>> [0.         1.57079633 3.14159265]
>>> int32
>>> float64

 

a(int), b(float) 연산 시 float로 upcasting 된다.

c = a + b
print(c)
print(c.dtype)

>>> [1.         2.57079633 4.14159265]
>>> float64

 

집계 함수

• .sum: 모든 요소의 합
• .min: 모든 요소 중 최솟값
• .max: 모든 요소 중 최댓값
• .argmax: 모든 요소 중 최댓값의 인덱스
• .cumsum: 모든 요소의 누적 합

# a 배열 생성 & 출력
# 0부터 8미만까지 출력하고 (2,4) 크기로 재가공하고 제곱하여 출력
a = np.arange(8).reshape(2, 4)**2
print(a)

>>> [[ 0  1  4  9]
 [16 25 36 49]]


# 모든 요소의 합
print(a.sum())

>>> 140

# 모든 요소 중 최대값
print(a.max())

>>> 49


# 모든 요소 중 최대값의 인덱스
print(a.argmax())

>>> 7

 

 

집계 함수 axis 값을 매개변수로 입력

축을 기준으로 연산이 가능하다.

• asix = 0 (열 기준)
• asix = 1 (행 기준)

행,열 기준으로 집계 함수 과정

 

# b 배열 생성 & 출력
b = np.arange(12).reshape(3, 4)
print(b)


>>> [[ 0  1  2  3]
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]]


# axis = 0은 열 기준으로 연산
print(b.sum(axis=0))


>>> [12 15 18 21]


# axis = 1은 행 기준으로 연산
print(b.sum(axis=1))

>>> [ 6 22 38]

 

 

범용 함수

수학적인 연산은 너무 많기 때문에 .sqrt()만 예시로 들어보겠다.

더 많은 범용 함수는 https://numpy.org/doc/1.18/reference/ufuncs.html#available-ufuncs 여기서 확인 가능하다.

# B 배열 생성 & 출력
B = np.array([1, 4, 9])
print(B)

>>> [1 4 9]


# y = sqrt(x)
# sqrt는 제곱근 계산
print(np.sqrt(B))


>>> [1. 2. 3.]