Python Numpy 강좌 : 제 3강 - 배열 생성 (3)

Python Numpy Array (3)

Python Numpy 강좌 : 제 3강 - 배열 생성 (3)
[ Python-Numpy ] - 윤대희

모든 값이 1인 배열


import numpy as np

a = np.ones((2,2), dtype=int)
b = [1, 2, 3, 4, 5]
c = np.ones_like(b, dtype=int)

print(a)
print(b)
print(c)
결과
[[1 1]
[1 1]]
[1, 2, 3, 4, 5]
[1 1 1 1 1]

numpy.ones(배열, dtype=자료형)을 사용하여 모든 원소의 값이 1인 배열을 생성할 수 있습니다.

numpy.ones_like(배열, dtype=자료형)을 사용하여 배열의 크기와 동일하며 모든 원소의 값이 1인 배열을 생성할 수 있습니다.



모든 값이 0인 배열


import numpy as np

a = np.zeros((2,2), dtype=int)
b = [1, 2, 3, 4, 5]
c = np.zeros_like(b, dtype=int)

print(a)
print(b)
print(c)
결과
[[0 0]
[0 0]]
[1, 2, 3, 4, 5]
[0 0 0 0 0]

numpy.zeros(배열, dtype=자료형)을 사용하여 모든 원소의 값이 0인 배열을 생성할 수 있습니다.

numpy.zeros_like(배열, dtype=자료형)을 사용하여 배열의 크기와 동일하며 모든 원소의 값이 0인 배열을 생성할 수 있습니다.



모든 값이 비어있는 배열


import numpy as np

a = np.empty((2,2), dtype=int)
b = [1, 2, 3, 4, 5]
c = np.empty_like(b, dtype=int)

print(a)
print(b)
print(c)
결과
[[ 257 83886080]
[ 18 0]]
[1, 2, 3, 4, 5]
[0 0 0 0 0]

numpy.empty(배열, dtype=자료형)을 사용하여 특정한 값으로 초기화하지 않는 배열을 생성할 수 있습니다.

numpy.empty_like(배열, dtype=자료형)을 사용하여 배열의 크기와 동일하며 특정한 값으로 초기화하지 않는 배열을 생성할 수 있습니다.

난수와 다른 임의의 값이 들어가며 값은 메모리에 저장된 내용에 따라 달라집니다.

  • Tip : empty를 이용하여 배열을 생성할 경우, 조금 더 빠른 속도로 생성이 가능합니다.



대각의 값이 1인 배열(단위 행렬)


import numpy as np

import numpy as np

a = np.identity(4, dtype=int)
b = np.eye(4, 4, k=1, dtype=int)

print(a)
print(b)
결과
[[1 0 0 0]
[0 1 0 0]
[0 0 1 0]
[0 0 0 1]]
[[0 1 0 0]
[0 0 1 0]
[0 0 0 1]
[0 0 0 0]]

numpy.identity(N, dtype=자료형)을 사용하여 NxN 크기의 단위 행렬을 반환합니다.

numpy.eye(N, M, k=K, dtype=자료형)을 사용하여 NxM 크기의 K값 만큼 이격된 단위 행렬을 반환합니다.

K의 값이 양수일 경우, 우상 방향으로 이동하며, K의 값이 음수일 경우, 좌하 방향으로 이동합니다.



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  • 이미지/동영상/카메라를 활용한 입출력과 결과 저장
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  • 유의미한 정보를 검출하기 위한 이미지 변환
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  • 윤대희 저 | 위키북스

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