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NumPy(넘파이)에서의 Byte-swapping(바이트스와핑) - NumPy(8) 참고 자료https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.byteswapping.html 파이썬 버전 3.7 기준NumPy 버전 1.16 기준 본 포스팅에서는 NumPy에서의 Byte-swapping을 다룬다. NumPy에서의 Byte-swapping 바이트스와핑 개요 바이트스와핑 개요 ○ ndarray는 메모리에 데이터로 파이썬 배열 인터페이스를 제공해주는 오브젝트이다. ○ 사용자가 배열을 사용해서 보길 원하는 메모리와 파이썬을 돌리는 컴퓨터와 같은 바이트 순서(Byte ordering)가 아닌 경우가 종종있다. ▷ 대표적으로 Intel Pentium와 같은 리틀 엔디언(Little-endian) CPU에서 빅 엔디언(Big-endian)에서 작성된 데이터를 불러올 경우.. 2019. 2. 12.
NumPy(넘파이)에서의 Broadcasting(브로드캐스팅) - NumPy(7) 참고 자료https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.broadcasting.html 파이썬 버전 3.7 기준NumPy 버전 1.16 기준 본 포스팅에서는 NumPy에서의 Broadcasting을 다룬다. NumPy에서의 Broadcasting 브로드캐스팅의 개념 브로스캐스팅의 개념 ○ 넘파이에서 브로드캐스팅이라는 용어는 서로 다른 배열 형상에서 산술 연산을 어떻게 처리할 것인가를 의미한다. ○ 확실한 제약을 조건으로하여, 더 작은 배열이 브로드캐스트되는데 이는 이쪽이 호환성이 더 좋기 때문이다. ○ 브로드캐스팅은 파이썬 대신에 C언어의 루핑으로 배열연산에서 벡터화하는 방법을 제공한다. ▷ 이것은 필요없는 데이터의 복사본을 만들지 않고 효율적인 알고리즘 실행을 가능하게.. 2019. 2. 10.
NumPy(넘파이)에서의 indexing(인덱싱) - NumPy(6) 참고 자료https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.indexing.html 파이썬 버전 3.7 기준NumPy 버전 1.15 기준 본 포스팅에서는 NumPy에서의 indexing을 다룬다. NumPy에서의 indexing 넘파이에서의 인덱싱은 기본적으로 두개의 대괄호를 이용하여 구성된다.그외에 넘파이의 강력한 점을 느낄 수 있게 해주는 다양한 옵션이 존재한다. 배정과 참조? ○ 배정은 말 그대로 특정 인덱스의 값을 배정시키는 것, 즉 입력을 의미하고 ○ 참조는 특정 인덱스의 값을 참조하여 불러오는 것, 즉 출력을 의미한다. ○ 배정과 참조는 유사하게 사용되어진다. 하나의 요소에 대한 인덱싱1차원 배열에서 인덱싱 ○ 1차원 배열에서 요소 하나에 대해서는 파이썬의 시퀀스.. 2019. 2. 8.
genfromtxt을 통한 배열(array) 생성 상세 - NumPy(5) 참고 자료https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.io.genfromtxt.html 파이썬 버전 3.7 기준NumPy 버전 1.15 기준 본 포스팅에서 다루는 범위는 다음과 같다.genfromtxt에서의 delimiter, autostrip, comments, skip_header, skip_footer, usecols, names, defaultfmt, converters, missing_values, filling_values, usemask 등. 파일으로부터의 배열(array)의 생성(2) 앞 포스팅에서는 genfromtxt의 기초적인 구조를 구성했다면 본 포스팅에서는 genfromtxt의 기능들에 대해 상세하게 설명해보고자 한다. genfromtxt() 함수.. 2019. 2. 3.
genfromtxt을 통한 배열(array) 생성 기초 - NumPy(4) 참고 자료https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.io.genfromtxt.html 파이썬 버전 3.7 기준NumPy 버전 1.15 기준 본 포스팅에서 다루는 범위는 다음과 같다.genfromtxt 등. 파일으로부터의 배열(array)의 생성(1) 앞 포스팅에서 배열을 생성하는 2가지 방법을 다루었는데 본 포스팅에서는 디스크에서 불러와서 배열을 작성하는 방법을 다루고자 한다.genfromtxt의 상세한 기능 설명은 여기를 참고한다. NumPy의 genfromtxt 함수 ○ NumPy에서 제공하는 genfromtxt() 함수는 간략하게 보면은 2개의 루프로 구성되어있다. ▷ 첫 번째 루트는 파일 안에 string 시퀀스의 각 줄을 변환한다. ▷ 두 번째 루트는 각 s.. 2019. 2. 2.
넘파이 함수를 이용한 배열(array)의 생성 - NumPy(3) 참고 자료https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.creation.html 파이썬 버전 3.7 기준NumPy 버전 1.15 기준 본 포스팅에서 다루는 범위는 다음과 같다.array, zeros, ones, arange, linspace, indices와 같은 배열 생성. 배열(array)의 생성 NumPy 배열을 작성하는 방법으로는 크게 5가지가 있다. ① 파이썬 자료형 구조(예: 시퀀스형 자료형)를 NumPy 배열로 변환 ② NumPy의 배열 생성 객체 (함수)를 이용한 배열 생성 (zeros, ones, arange 등.) ③ 디스크와 같은 저장매체에 저장되어있는 파일을 기반한 배열 생성 ④ string과 버퍼 사용을 활용하여 직접 bytes를 조작하는 방식으로.. 2019. 1. 16.
NumPy의 데이터 타입(자료형), 관련된 함수 - NumPy(2) 참고 자료https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/basics.types.html 파이썬 버전 3.7 기준NumPy 버전 1.15 기준 본 포스팅에선 NumPy의 주요 자료형인 정수(int), 부호없는 정수(uint), 실수(float), 복소수(complex), 논리(bool)을 설명한다. NumPy의 자료형 NumPy는 수치해석을 위한 라이브러리인만큼 숫자형 자료형에 대해서는 파이썬 내장 숫자자료형에 비해 더욱더 자세히 나누어놓은 자료형들이 존재한다. NumPy에서의 자료형 NumPy에서는 제공하는 숫자형 자료형의 종류는 정수(int), 부호없는 정수(uint), 실수(float), 복소수(complex), 논리(bool)로 총 5가지로 나뉜다.자료형뒤에 숫자는 일반적으로 .. 2019. 1. 15.
넘파이(NumPy) 개요 - NumPy(1) 참고 자료https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/whatisnumpy.html NumPy의 개요 Numpy는 파이썬에서 과학계산을 위한 기본 패키지이다.Numpy를 이용하면 다차원 배열 객체와 다양한 객체(masked array and matrix)에 대해 고속 연산을 가능하게 하다.NumPy에서는 랜덤시뮬레이션, 기본적인 통계학 연산, 기본 선형대수학, 이산 푸리에 변환, I/O, 선택, 정렬, 형상처리, 수학, 논리 등에 대해 계산수행이 가능하다. NumPy 특징Numpy의 핵심 기능은 ndarray 객체이다.ndarray 객체는 동일한 자료형의 n-차원의 배열을 모아주는 역할을 한다.성능을 개선하기 위해 많은 연산이 컴파일된 코드에서 수행되어진다.NumPy는 ndarra.. 2019. 1. 13.
예외처리(try구문)와 예외발생(raise구문) - 파이썬 기초(27) 참고 자료https://docs.python.org/ko/3/tutorial/errors.htmlhttps://docs.python.org/ko/3/reference/compound_stmts.htmlhttps://docs.python.org/ko/3/reference/simple_stmts.html 파이썬 버전 3.7 기준 파이썬의 try구문과 raise구문 본 포스팅에서 다루는 내용은 다음과 같다.try 구문, raise 구문 등. 파이썬에서는 예외가 발생했을 시에 이에 대해 대응을 하는 것이 가능하며, 이는 try구문을 통해 구현된다.또한, 예외를 강제적으로 일으키는 것도 가능하며, 이때 raise 구문이 이용된다. try 구문 ○ try 구문은 파이썬에서 발생하는 예외를 처리할 수 있도록 지원하는.. 2019. 1. 10.
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