[엘카데미 챌린지] 실습으로 배우는 Numpy 6일차

오늘은 집계함수와 마스킹연산에 대해 배웠다. 집계함수는 우리가 가지고 있는 데이터에 대한 요약통계를 제공해 준다. np.sum(), .min(), .max(), .mean()등이 있다.

sum은 np.sum(matrix, axis=0) 이렇게 쓸 수 있는데  axis=0으로 설정하면 세로방항으로 elements들을 더해주고, axis=1으로 설정하면 가로뱡향으로 elements들을 더해준다.

array = [[1, 2, 3, 4],
	 [5, 6, 7, 8]]
#sum
np.sum(array) = 1+2+3+...+7+8 = 36
#sum 방향을 지정한 경우 (0 = 세로방향, 1 = 가로방향)
np.sum(array, axis = 0) = [6, 8, 10, 12]
np.sum(array, axis = 1) = [[10],
			   [26]]

np.min(array)는 최솟값을, np.max(array)는 최댓값을, np.mean(array)는 평균값을 제공해 준다.

 

마스킹연산은 True, False array를 설정해 특정 조건에 맞는 값들을 array에서 뽑아내는 것이다. 만약 조건이 x < 3이면, x 가 array일 때 x[x < 3] 이런 형식으로 사용한다.

array = [1, 2, 3, 4, 5]
array < 3 = [True, True, False, False, False]

array < 3 이라는 조건을 적용하면 조건에 대한 True, False array가 생성된다.

이 조건에 array[array < 3]]까지 적용해 주면 True인 값들만 array에서 뽑아낼 수 있다.

array = [1, 2, 3, 4, 5]
array[array < 3] = [1, 2]