• numpy를 사용하면서 한 번쯤은 다시 찾아볼 것 같은 것들을 꾸준히 기록합니다.

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• 가장 먼저 R로 코딩을 시작했고, 또 학부 강의를 수강하면서 직접 교수님께 배웠던 언어가 R이기 때문에, 제 머릿속은 온통 R의 명령어로 셋팅되어 있습니다. 사소한 것일지라도, 다시금 찾아볼 것 같은 numpy의 메소드들을 이곳에다 정리합니다.

repeat

• np.repeat(a, repeats) a array를 repeats 번 만큼 반복

nan

• np.nan: 그 자체로 NA값을 의미! (R의 NA에 해당)
  • np.float('inf'): 그 자체로 ∞를 의미! (`-np.float(‘inf’): -∞)
• np.nansum(x): nan값이 있더라도 nan값을 무시하고 합계를 계산
• np.nan_to_num(x): nan값을 0으로 변환

random

• np.random.choice(a, p): Given 1-d array인 a로부터 p의 확률에 따라 랜덤 샘플링
• np.random.rand(): [0,1)의 Uniform Distribution에서 랜덤샘플링 한 후 주어진 형태의 array 생성
• np.random.randn(): 일변수 표준정규분포로부터 랜덤샘플링 한 후 주어진 형태의 array 생성

비교

• np.array_equal: 두 array object가 같은지를 비교 (Elementwise한 비교가 아님) -> True 아니면 False 둘 중 하나의 단일 boolean 값만을 반환