NumPy Advanced: 데이터 작업의 비밀을 밝히다

방송 및 일반 기능

브로드캐스팅은 스칼라 또는 다양한 모양의 다른 배열을 사용하는 배열에 대해 요소별 작업을 수행할 수 있게 해주는 NumPy의 핵심 개념입니다. 범용 함수(ufuncs)는 배열의 각 요소에 적용되는 미리 정의된 함수입니다. 브로드캐스트와 ufunc를 결합하면 효율적이고 간결한 데이터 조작이 가능합니다.

범용 함수 예:

• 벡터화된 곱셈: np.multiply(A, B)
• 요소 비교:np.greater(A, B)
• Math연산:np.sin(x)

고급 인덱싱 및 슬라이싱

고급 인덱스 및 슬라이싱은 표준 인덱싱을 넘어 유연한 데이터 액세스를 제공합니다. 부울 인덱싱은 특정 기준을 충족하는 요소를 선택하는 반면, 팬시 인덱싱 및 고급 슬라이싱을 사용하면 배열이나 목록을 사용하여 여러 축의 요소를 인덱싱할 수 있습니다.

고급 색인 생성 예:

• 부울 인덱스: A[A > 5]
• 팬시 지수:A[np.array([0, 2, 4])]
• 고급 슬라이싱:A[::2, 1::2]

배열 집계 및 축소

집계 함수는 배열의 데이터를 그룹화하거나 요약하는 데 사용됩니다. 감소 함수는 배열의 요소를 단일 스칼라 값으로 줄입니다. 일반적인 집계 함수는 다음과 같습니다.

• 합: np.sum()
• 평균: np.mean()
• 최대값: np.max()
• 최소값: np.min()

고유한 값으로 정렬

sort 알고리즘은 배열 요소를 정렬하는 반면 고유 값 함수는 배열에 있는 고유 요소의 set을 반환합니다. 이러한 기능은 데이터 분석 및 데이터 정리에 매우 유용합니다.

정렬 예:

• 배열 정렬:np.sort(x)
• 특정 축을 따라 정렬: np.sort(A, axis=1)

고유 값의 예:

• 고유한 값 찾기: np.unique(A)
• 고유한 값 계산:np.unique(A, return_counts=True)

브로드캐스팅, 고급 인덱싱 및 집계의 결합

브로드캐스팅, 고급 인덱싱 및 집계를 결합하여 복잡한 데이터 작업을 수행합니다. 예를 들어 배열의 특정 행이나 열을 합산하거나 특정 조건을 충족하는 요소의 개수를 계산할 수 있습니다.

예:

• 각 열의 합계: np.sum(A, axis=0)
• 평균 부울 인덱스 요소: np.mean(A[A > 5])

성능 최적화

NumPy의 벡터화, 브로드캐스트 및 효율적인 기본 구현을 활용하여 데이터 작업 성능을 최적화할 수 있습니다. 기타 성능 최적화 팁은 다음과 같습니다.

• 불필요한 복사본 생성을 피하세요
• 루프 대신 배열 표현식을 사용하세요
• NumPy의 최적화된 ufunc 사용

기타 고급 기능

NumPy는 다음과 같은 다른 고급 기능도 제공합니다.

• 어레이 방송
• 팬시지수
• 선형 대수 연산
• 난수 생성

사용 사례

NumPy의 고급 기술은 다음을 포함한 다양한 애플리케이션에 유용합니다.

• 데이터 분석 및 마이닝
• 과학 컴퓨팅
• 이미지 처리
• 기계 학습

위 내용은 NumPy Advanced: 데이터 작업의 비밀을 밝히다의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!