[Python] Numpy np.vstack VS np.hastack - 배열하기
[Python] Numpy np.vstack VS np.hastack - 배열하기 import numpy as np np.hstack 배열을 가로로 결합하기 >>> a = np.array([1, 2, 3]) >>> b = np.array([5, 6, 7, 8]) >>> np.hstack([a, b]) array([1, 2, 3, 5, 6, 7, 8]) a와 b가 가로로 결합되어 출력된다. hstack을 사용할 떄에는 배열 행이 일치해야한다. 열은 일치하지 않아도 관계가 없다. >>> a = np.array([[1,2,3],[2,3,4],[5,6,7]]) >>> b = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) >>> np.hstack([a,b]) ValueError: all the input ar..
2022. 1. 20.
[Python] Numpy argmax( ),argmin( ),np.where( ) - 최소, 최대, 조건 색인값 찾기
[Python] Numpy argmax( ),argmin( ),np.where( ) - 최소, 최대, 조건 색인값 찾기 np.min(), np.max() >>> import numpy as np >>> x = [5,6,8,1,3,9,10] >>> np.min(x) 1 np.min()은 리스트안에 최소값을 찾을 수 있다. >>> np.max(x) 10 np.max()는 리스트안에 최대값을 찾을 수 있다. np.argmin(), np.argmax() 최소값, 최대값 색인 위치 찾기. 쉽게 말하면 최대값이 몇번째에 있는지 확인 할 수 있는 코드이다. >>> x = [5,6,8,1,3,9,10] >>> np.argmin(x) 3 리스트 x의 최소값은 1이다. 1의 위치는 (0,1,2,3) 3번째이다. - 파이썬..
2022. 1. 20.
