[Python][numpy] flatnonzero, dot, reshape, arange, zeros_like, max

1. flatnonzero

import numpy as np
a = np.array([1.2,-1.3,2.2,5.3,3.7])
print(np.flatnonzero(a>2)) # [2 3 4]

a에서 2보다 큰 애들 ( 즉 조건에 부합하는 원소들 ) 의 index를 array로 리턴해주는 함수!

 

2. dot

W.dot(x)

 

3. arange

print(np.arange(12))

-> [0, 1, ..., 11]이 결과로 나온다!

 

print(np.arange(1, 12))

이런식으로 쓰면 [1, ..., 11]이 된다. 

 

4. reshape

reshape()의 ‘-1’이 의미하는 바는, 변경된 배열의 ‘-1’ 위치의 차원은 “원래 배열의 길이와 남은 차원으로 부터 추정”이 된다는 뜻이다.

x = np.arange(12)
x.reshape(-1,1)

array([[ 0],
       [ 1],
       [ 2],
       [ 3],
       [ 4],
       [ 5],
       [ 6],
       [ 7],
       [ 8],
       [ 9],
       [10],
       [11]])

이런식으로 남은 부분은 추정된다. 

x.reshape(-1,2)

array([[ 0,  1],
       [ 2,  3],
       [ 4,  5],
       [ 6,  7],
       [ 8,  9],
       [10, 11]])

 

-1만 들어가면 1차원 배열을 반환한다. 모양상 x.reshape(1,-1)과 같으나 이는 (1,12)인 2차원 배열이다.(대괄호의 수로 확인 가능하다.)

 

x.reshape(-1)

array([ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11])

 

x.reshape(1,-1)

array([[ 0,  1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11]])

 

 

5. zeros_like

인자로 주어진 배열과 똑같은 형태의, 0으로 채워진 배열을 리턴해준다.

 

arr= [1,2,3]
print(np.zeros_like(arr))

[0, 0, 0]

 

6. max

array에서 제일 큰 값을 찾아서 array의 모든 값에서 빼주기에 좋다. 

파이썬 기본 Max로 하면 값이 나와서 그런 계산이 안되는데ㅠㅠ

import numpy as np

arr = np.array([1.0, 1.2, 1.4, 2, 1, 3, 1.5, 1.2, 1.4, 2, 1])
arr -= arr.max()

 

[참고]

https://yganalyst.github.io/data_handling/memo_5/