Python Numpy 강좌 : 제 4강 - 등간격

Python Numpy equal interval

Python Numpy 강좌 : 제 4강 - 등간격
[ Python-Numpy ] - 윤대희

등간격


import numpy as np

a = np.arange(0, 10, step=5)
b = np.arange(1, 10, step=5)
c = np.arange(0, 10, step=1)

print(a)
print(b)
print(c)
결과
[0 5]
[1 6]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

numpy.arange(start, end, step=간격, dtype=자료형)을 사용하여 start ~ end-1 사이의 값을 간격만큼 띄워 배열로 반환합니다.

start값은 항상 포함되며, end값은 포함되지 않을 수도 있습니다.

간격end값을 초과할 경우, start값만 포함합니다.


import numpy as np

a = np.linspace(0, 10, num=5, endpoint=True, retstep=True)
b = np.linspace(1, 10, num=5, endpoint=True, retstep=False)
c = np.linspace(0, 10, num=5, endpoint=False, retstep=False)

print(a)
print(b)
print(c)
결과
(array([ 0. , 2.5, 5. , 7.5, 10. ]), 2.5)
[ 1. 3.25 5.5 7.75 10. ]
[0. 2. 4. 6. 8.]

numpy.linspace(start, end, num=개수, endpoint=True, retstep=False, dtype=자료형)을 사용하여 start ~ end 사이의 값을 개수만큼 생성하여 배열로 반환합니다.

endpointTrue일 경우 end의 값이 마지막 값이 되며, False일 경우 end의 값을 마지막 값으로 사용하지 않습니다.

retstepTrue일 경우 값들의 간격을 배열에 포함합니다. numpy.arange()step과 동일한 의미를 지닙니다.


import numpy as np

a = np.logspace(0, 10, num=5, endpoint=True, base=10.0)
b = np.logspace(1, 10, num=5, endpoint=True, base=5.0)
c = np.logspace(0, 10, num=5, endpoint=False, base=1.0)

print(a)
print(b)
print(c)
결과
[1.00000000e+00 3.16227766e+02 1.00000000e+05 3.16227766e+07 1.00000000e+10]
[5.00000000e+00 1.86918598e+02 6.98771243e+03 2.61226682e+05 9.76562500e+06]
[1. 1. 1. 1. 1.]

numpy.logspace(start, end, num=개수, endpoint=True, base=10.0, dtype=자료형)을 사용하여 start ~ end 사이의 로그 배율을 사용하여 값을 개수만큼 생성하여 배열로 반환합니다.

endpointTrue일 경우 end의 값이 마지막 값이 되며, False일 경우 end의 값을 마지막 값으로 사용하지 않습니다.

base는 로그 값의 간격을 의미합니다.



Book Image

개정판이 출간됐습니다!

C#과 파이썬을 활용한 OpenCV 4 프로그래밍 (개정판)

컴퓨터 비전 기초 이론부터 머신러닝을 활용한 영상 처리 프로젝트까지

  • C#과 파이썬용 OpenCV의 데이터 형식과 행렬 및 배열 연산
  • 이미지/동영상/카메라를 활용한 입출력과 결과 저장
  • 전처리 과정과 정보를 탐색하기 위한 이미지 변형
  • 유의미한 정보를 검출하기 위한 이미지 변환
  • 이미지에서 정보를 검출 및 인식
  • 객체 검출을 포함한 모션 추적
  • K-means, KNN, SVM 등의 머신러닝 알고리즘 적용 방법
  • 카페(Caffe), 다크넷(Darknet), 텐서플로 모델을 활용한 딥러닝 모듈 적용 방법
  • Tesseract-OCR과 C# OpenCvSharp4를 활용한 프로젝트
  • 텐서플로와 Python OpenCV4를 활용한 프로젝트
  • 윤대희 저 | 위키북스

    [yes24 바로가기] [알라딘 바로가기] [교보문고 바로가기]

    후원하기


    ⤧  Previous post Python Numpy 강좌 : 제 3강 - 배열 생성 (3) ⤧  Next post Python Numpy 강좌 : 제 5강 - 슬라이싱
    Python-Numpy Category