728x90 numpy10 Python에시 'only size-1 arrays can be converted to Python scalars' 에러란? NumPy는 다차원 배열을 지원하며, 이러한 배열은 스칼라 값(하나의 값)이 아니라 여러 개의 값을 가질 수 있습니다. 따라서 NumPy 배열을 스칼라 값으로 변환하려고 할 때, NumPy는 해당 배열이 하나의 요소만 가지고 있는지 확인합니다. 만약 배열의 크기가 1이 아니라면, NumPy는 해당 오류 메시지를 발생시킵니다. 해당 에러를 발생시킬 가능성이 있는 예를 정리합니다. 1. 다른 라이브러리의 함수 호출 다른 라이브러리의 함수가 NumPy 배열 대신에 스칼라 값을 기대하는 경우, 해당 오류가 발생할 수 있습니다. 이는 해당 함수가 다차원 배열을 스칼라로 암묵적으로 변환하지 않는 경우입니다. 예를 들어, SciPy 또는 pandas와 같은 라이브러리의 함수 중 일부는 다차원 배열 대신 단일 스칼라 .. 2023. 7. 10. 파이썬에서 numpy.linalg 모듈을 이용한 선형 방정식 계산 파이썬은 NumPy 라이브러리를 통해 고성능의 수치 연산을 제공하는데 선형 대수 연산에 특히 유용합니다. 행렬 연산을 위해 사용되던 matlab을 대체할 수 있는지는 아직 모르겠으나, 이번에 정리될 내용은 기본적인 선형 대수를 다루기 위한 Numpy의 함수들에 대한 겁니다. NumPy는 다차원 배열인 ndarray 객체를 사용하여 행렬과 벡터를 표현하고 이들 간의 연산을 수행합니다. 1. Numpy 함수들을 이용한 선형 방정식 계산 선형 방정식은 Ax=v와 같이 구성됩니다. A는 NxN 행렬이며 v는 N 벡터입니다. 이와 같은 선형 방정식을 풀기 위해서는 A 행렬 앞에 양변에 A의 역행렬을 곱해야 합니다. 이와 같은 수식계산을 파이썬에서는 아래와 같이 구현할 수 있습니다. import numpy as n.. 2023. 6. 21. 파이썬 numpy의 배열 정렬 함수 sort와 argsort 사용법 파이썬의 numpy 사용이 강력한 이유는 ndarray의 데이터 구조가 아닐까 합니다. 이는 리스트와 형태가 비슷하지만 수치 계산을 위해 유용하게 사용할 수 있습니다. 리스트 1 + 리스트 2는 리스트 1에 리스트 2의 요소를 삽입하는 기능이지만 ndarray는 각 요소의 합을 만들어 냅니다. 이러한 ndarray의 값들을 정렬하기 위해 numpy의 sort 함수를 사용할 수 있습니다. 또한 각 요소를 정렬하고 해당 인덱스를 반환해 주는 argsort 함수도 있습니다. 배열 정렬을 위해 두 함수의 사용법을 정리해 보겠습니다. 1. numpy.sort() 함수 numpy.sort 함수의 일반적인 구문은 다음과 같습니다. 여기서 a는 정렬할 배열이며, axis, kind, order는 선택적 매개변수입니다... 2023. 6. 19. 정규분포의 데이터 셋을 생성하는 randn()과 normal() 산업현장에서 얻는 데이터들은 일반적으로 정규분포의 형태를 갖습니다. 이상감지나, 품질 분석을 위한 로직을 개발한 후에 로직을 검증을 위해 데이터가 필요한데, 현장에서 많은 데이터를 얻지 못한다면 데이터를 생성하여 사용해야 합니다. 이번 포스팅은 파이썬에서 정규분포의 데이터 셋을 만들어 주는 함수에 대해 정리합니다. 1. 정규분포를 데이터 필요성 첫 번째로 정규 분포를 따르는 난수가 필요한 통계 모델링 작업에서 numpy.random.randn 함수를 사용하여 무작위 샘플을 생성해야 합니다. 두 번째는 가우시안 분포를 가정하는 데이터를 생성할 때 사용됩니다. 예를 들어, 이미지 생성, 머신러닝 모델의 가중치 초기화 등에 활용될 수 있습니다. 세 번째는 특정 크기와 분포를 가진 더미 데이터를 생성하여 코드를.. 2023. 6. 18. 특정 범위 정수형 임의의 수를 위한 np.random.randint() 함수 파이썬의 라이브러리인 numpy는 난수를 생성시키는 random 모듈이 있습니다. random 모듈에는 난수를 생성하는 다양한 함수가 있는데, 각 함수의 기능을 정확히 알아야 필요시 바로 사용할 수 있습니다. 이번에는 난수를 발생시키는 함수 중에 특정 범위 내에서 정수값의 난수를 생성하는 randint 함수에 대해 설명하려고 합니다. 난수에 관련된 내용은 아래 별도로 설명을 해 놓았으니 참고하시기 바랍니다. https://lifelong-education-dr-kim.tistory.com/entry/파이썬에서-랜덤한-데이터를-생성하기-위한-방법feat-rand-함수 파이썬에서 랜덤한 데이터를 생성하기 위한 방법(feat. rand 함수) 파이썬을 사용하여 어떠한 알고리즘을 개발하려고 할 때 임의의 데이터.. 2023. 6. 18. 파이썬에서 랜덤한 데이터를 생성하기 위한 방법(feat. rand 함수) 파이썬을 사용하여 어떠한 알고리즘을 개발하려고 할 때 임의의 데이터를 사용하여 검증이 필요한 때가 있습니다. 또한, 실제의 데이터에 임의의 노이즈를 삽입하기 위해 랜덤 한 값을 무작위로 생성하여 결합하는 경우도 많습니다. 이번 포스팅에서는 난수 데이터를 생성하는 방법들에 대해 정리해 보려고 합니다. 1. 난수(random number)란? 난수는 예측할 수 없이 발생하는 수들로 어떤 패턴이나 규칙을 찾을 수 없는 무작위 한 값입니다. 이러한 난수는 컴퓨터 프로그램이나 데이터 가공에서 많이 사용됩니다. 일반적으로 난수의 사용은 다음과 같습니다. 시뮬레이션 과학, 공학, 경제 등의 분야에서 난수를 사용하여 현실 세계의 다양한 현상을 모델링하고 시뮬레이션할 수 있습니다. 암호학 암호화 알고리즘에서 난수는 키 .. 2023. 6. 13. 파이썬에서 일정한 간격의 숫자 배열을 생성할 땐 numpy.linspace 선형적인 간격을 가진 숫자 배열을 생성하는 기능을 가졌다 해서 'linearly spaced'의 의미를 갖는 linspace함수도numpy에서 제공하는 함수 중 하나입니다. linspace의 사용목적과 사용형태 그리고 함수 인자에 대한 설명을 통해numpy.linspace 함수에 대한 이해를 돕고자 합니다. 1. numpy.linspace 함수의 사용 목적 numpy.linspace() 함수의 사용목적은 일정한 간격을 가진 숫자 배열을 생성하는 것입니다. 이 함수는 다양한 수치 계산 작업과 데이터 시각화에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 사용목적은 다음과 같으며 각 사용목적을 통해 numpy.linspace() 함수는 데이터 처리 및 분석 작업에서 편리하게 활용될 수 있습니다. 데이터 .. 2023. 6. 11. 파이썬 딥러닝 학습을 위한 numpy.zeros 사용법 numpy에는 0의 값을 가진 배열을 만들어 주는 zeros란 함수가 있습니다. 메모리에 값들이 존재하는 배열 변수의 값을 초기화해 주는 것이 주요 목적이지만, 딥러닝 학습 시 모델의 가중치를 초기화할 때 사용이 됩니다. 이번 포스팅에서는 zeros의 사용에 따른 의미를 정리하고 어떻게 사용하는지 살펴보겠습니다. 1. numpy.zeros란? 기본사용 시 의미 numpy.zeros 함수는 주어진 형태(shape)와 데이터 타입(dtype)을 가진 0으로 채워진 배열을 생성하는 데 사용됩니다. 배열의 크기와 차원을 지정하여 초기화된 배열을 생성할 수 있습니다. 이 함수는 NumPy 패키지의 일부로 제공되며, 다양한 수치 연산 및 데이터 처리 작업에 유용하게 사용됩니다. 딥러닝에서 사용 시 의미 numpy... 2023. 6. 11. 이전 1 2 다음 728x90
