파이썬 생태계에서
과학적 계산의 기본이 되는 라이브러리
NumPy 소개 :
NumPy는 파이썬에서 과학 계산과 수치 연산을 효율적으로 처리하기 위한 라이브러리
- n-dimensional array(다차원 배열)인 ndarray 객체를 중심으로 고성능 수치 계산을 지원
- 벡터화 연산을 통해 루프 없이 대량의 데이터를 빠르게 처리할 수 있음.
- 또한, 선형대수, 통계 등 다양한 수학적 기능을 제공하여 데이터 분석, 머신러닝, 시뮬레이션 등에서 필수적인 도구로 사용됨.
- openCV, Sickit-image에서도 기본 데이터 타입으로 NumPy의 ndarray를 사용함.
CPU 기반의 Tensor (or N-dimensional Array)를 다루게 해줌:
공식 Site는 다음과 같음:
NumPy -
Use the interactive shell to try NumPy in the browser
numpy.org
다루는 기본 dtype (array의 element의 데이터 타입)에 대한 참고 자료
https://dsaint31.tistory.com/456
[Programming] Primitive Data Type : C, C++, NumPy, Torch
Primitive Data Type이(Unboxed type)란?C, C++, NumPy, Torch, TensorFlow 등에서 사용되는 numeric data type들은보통 unboxed type이라고도 불리는 primitive data type들이다.unboxed type에서는할당된 메모리 bit들이 해당 numeric
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기본 사용법:
2024.09.09 - [Python] - [NumPy] 생성 및 초기화, 기본 조작 (1)
[NumPy] 생성 및 초기화, 기본 조작 (1)
1. ndarray 생성하기 (=tensor생성하기)np.array ( seq [,dtype])list 나 tuple 등의 sequence 객체로부터 ndarray 생성.dtype : data type of element.float64 : default type in the numpy. *uint8 : unsigned int (8bit), the most commonly used for im
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Indexing :
NumPy에서 indexing은 4+1가지 방식을 따름.
- scalar를 이용한 indexing ( simple indexing ) : array[0]
- slicing
- boolean mask : array[array > 1]
- fancy indexing : vectorized indexing. index들을 element로 가지는 array를 넘겨줌.
- combined indexing : 앞서 4가지가 조합된 indexing
simple indexing, slicing, fancy indexing, boolean mask
2024.03.18 - [Python] - [DL] Tensor: Indexing <Simple, Slicing, Fancy, Boolean Mask>
[DL] Tensor: Indexing <Simple, Slicing, Fancy, Boolean Mask>
NumPy나 PyTorch, Tensorflow의 텐서들도파이썬의 list 또는 tubple 에서의 indexing과 slicing이 거의 그대로 사용됨.2023.07.12 - [Python] - [Python] list (sequence type) : summary [Python] list (sequence type) : summarylist는 ordered m
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fancy indexing과 combined indexing에 대한 좀더 자세한 글! (Broadcasting 을 보고와서 읽을 것)
https://dsaint31.tistory.com/374
[NumPy] Fancy Indexing & Combined Indexing
IndexingNumPy에서 indexing은 4+1 가지 방식을 따름.scalar를 이용한 indexing ( simple indexing ) : array[0]slicingboolean mask : array[array > 1]fancy indexing : vectorized indexing. index들을 element로 가지는 array를 넘겨줌.combined
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조건에 의한 indexing (Simple version)
2024.03.19 - [Python] - [ML] where: numpy 의 idx찾기
[ML] where: numpy 의 idx찾기
np.where 함수numpy에서 ndarray 인스턴스에서 특정 조건을 만족하는 elements의 위치(index, idx)를 찾는 기능을numpy 모듈의 where 함수가 제공해줌.사실 where 함수는 특정 조건에 따라 값을 바꾸어주는 기능
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조건에 의한 indexing (좀 더 자세히)
https://dsaint31.tistory.com/212
NumPy 검색
np.where# np.where는 NumPy의 조건 기반 선택 함수np.where(condition[, x, y]) Return elements chosen from x or y depending on condition.condition : 검색에 사용될 조건.실제로 boolean array가 됨.x : condition이 True에 해당하는 위
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* np.argwhere 자료 추가할 것.
최대, 최소 값과 index구하기
2024.03.28 - [Python] - [DL] Tensor에서 maximum, minimum 찾기
[DL] Tensor에서 maximum, minimum 찾기
NumPy 의 ndarray에서np.max 와 np.min 함수를 이용하여 최대, 최소인 값을 구함.특정 축을 axis parameter로 지정하여 구할 수 있음 (결과는 해당 axis가 1이 됨.)np.argmax 와 na.argmin 함수를 이용하여 최대, 최소
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Broadcasting :
https://dsaint31.tistory.com/359
[NumPy] Broadcasting
0. Broadcasting이란?tensor와 scalar를 연산시킬 때 scalar를 상대 tensor와 같은 shape이면서 해당 scalar의 값을 가진 tensor로 변경시키고나서 이 scalar로부터 만들어진 tensor와 상대 tensor를 동작시키는 방식
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Sorting :
https://dsaint31.tistory.com/344
[NumPy] sorting: 정렬
Numpy에서 지원하는 sorting method(or function)은Numpy의 특성상 같은 데이터타입의 array이므로,Python에서 제공하는 built-in function들보다 효율성이 높음. 관련 gisthttps://gist.github.com/dsaint31x/4126817bbc2324e7e9bc6f
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https://dsaint31.tistory.com/474
[NumPy] searchsorted
np.searchsorted sort가 된 기존의 ndarray A 에 대해,입력으로 주어지는 ndarray B 의 element들의 값을 보고기존의 ndarray A 의 어느 index에 놓이게 될지를 반환한다.반환되는 ndarray의 shape는 query에 해당하는 B
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축의 순서 변경 및 matrix 나누고 합치기 :
2024.03.16 - [Python] - [DL] Tensor: Transpose and Permute
[DL] Tensor: Transpose and Permute
TransposeTranspose(전치)의 linear algebra에서의 정의는 다음과 같음.Given an m x n matrix A,the transpose of A is the n x m matrix,denoted by AT whose columns are formed from the corresponding rows of A.간단하게 말하면 행과 열을 바
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https://dsaint31.tistory.com/208
NumPy 배열 병합 : 영상 붙이기
1. numpy.vstack numpy.vstack(tup) : Stack arrays in sequence vertically (rowwise) axis 0로 ndarray들을 붙임 2d image라면 위아래로 붙여지게 됨. Simple example import numpy as np a = np.ones((4,3)) b = np.zeros((4,3)) np.vstack( (a,b) ) Image
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https://dsaint31.tistory.com/211
NumPy 배열 나누기: 영상 자르기
1. numpy.vsplit numpy.vsplit(array, indices_or_sections) : Split an array into multiple sub-arrays vertically (row-wise) axis 0 (행)로 array를 잘라 나눔. array가 image라면 수직으로 잘려진다. Simple example import numpy as np a = np.arange
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Vectorized Op. and Aggregating :
2024.03.19 - [Python] - [Tensor] vectorized op. (or universal func)
[Tensor] vectorized op. (or universal func)
Numpy에서 제공하는 ufunc. (Universal Functions)은 homogeneous and contiguous tensor 에서 모든 elements에 같은 연산을 적용하여기존의 반복 loop에 기반한 연산에 비해 압도적인 속도를 보이면서 간편한 연산자
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https://dsaint31.tistory.com/216
NumPy : sum, mean, std, and so on
영상이나 텐서를 처리할 때, 각 pixel intensity 나 각 요소에 대해 다양한 통계처리가 필요함.NumPy는 자체적으로 다양한 통계처리 함수들 (집계함수, 또는 Aggregation Function 이라고 불림) 을 제공함. 참
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2024.03.20 - [Python] - [Tensor] NaN Safe Aggregation Functions
[Tensor] NaN Safe Aggregation Functions
NaN (Not a Number) 값을 포함하는 Tensor 인스턴스에서Aggregation Function을 사용할 때,NaN을 무시 또는 특정값으로 처리하는 기능을 제공하는 함수.NumPy기존의 aggregation function의 이름에 nan을 앞에 붙인 이
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기타
2024.03.15 - [Python] - [DL] Tensor 간의 변환: NumPy, PyTorch, TensorFlow
[DL] Tensor 간의 변환: NumPy, PyTorch, TensorFlow
pytorch와 numpy의 경우, 텐서를 추상화하고 있는 tensor와 ndarray 를 제공하며, 이 둘은 zero-copy interoperability를 가진다고 말할 수 있을 정도로 상호호환이 가능하다. TensorFlow도 numpy와 상당히 연관되어
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같이보면 좋은 자료들
2023.10.06 - [분류 전체보기] - [Python] Python 정리
[Summary] Python 정리
Programming Language and Python 소개2023.10.23 - [Python] - [Python] Programming Language and Introduction of Python. [Python] Programming Language and Introduction of Python.Computer and Programhttps://dsaint31.tistory.com/436: computer 의 정의와 pr
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