Python numpy 기초 - 배열의 조건 연산 및 수학 통계 관련 기초 연산

처음에는 Python의 numpy에 대해 이렇게 길게 이야기하게 될 줄은 몰랐네요.. 아무래도 발견한 예제가 좋다보니 그걸 가지고 이렇게 이야기하고 있네요. 뭐 아무튼.. 이번에는 배열에서 조건 연산을 사용하는 것과 흔히들 많이 쓰는 몇몇 통계나 수학 기초 연산에 대해 이야기를 해볼려구요^^

이제 또 하나 numpy에서 제가 신기하면서 재미있게 본 명령이 저 where라는 명령이에요. where(조건, 참, 거짓)이 문법이죠... 조건을 만족하면 참을... 아니면 거짓을 선택하는 건데요.. 그걸 배열에도 적용할 수 있으니 엄청 편한거죠^^. 위 명령 예제를 보면 알 수 있는거죠. T, F에 따라 x나 y를 선택하는 거죠

numpy의 random.randn로 4*4 배열을 랜덤하게 잡은 후...

where 명령을 이용해서 0보다 크면 2, 작으면 -2로 바꾸라는 걸 이렇게 간단히 구현할 수도 있구요. 또 0보다 크면 2, 작으면 그대로... 라는 말도 위 그림처럼 쉽게 만들 수 있는거죠....

그리고 많이 사용하는 몇몇 함수의 예를 보면 평균을 구하는 mean(), 합을 구하는 sum(), 특정한 축(가로=0, 세로=1)의 평균을 구하는 mean의 axis, 표준편차를 구하는 std(), 분산을 구하는 var() 등의 함수들이 준비되어 있는 거죠.

또한 최소값 min()과 최대값 max()을 구할 수 있구요. 혹은 최대 / 최소값이 존재하는 위치(인덱스)를 구하는 argmin(), argmax()도 있습니다. 또한 적분할 때 유용하게 사요하는 누적합 cumsum()도 있죠^^.

그리고, 위 명령처럼... 특정 조건을 만족하는 요소의 갯수를 구하는 것도 있죠. 기초적으론 이렇지만... 꽤 많은 유용한 함수들이 많이 있더군요... 이 글의 예상 발행 예정 날짜가 4월일듯 한데요.. 4월은 뭔가 새로운 시작이 있었으면 하는 바램이 있답니다.^^