numpy (feat. 직관)

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<타이틀> <이미지 그림 + 설명>

abstract

• python으로 데이터를 다룰 때, 특히 숫자로 이루어진 데이터를 다룰 때 필수적으로 사용되는 라이브러리.

• pandas, opencv, tensorflow, pytorch 등 라이브러리 모두 numpy 데이터 타입을 그대로 사용하거나 호환해서 사용가능.

• numpy API를 시각적인 설명을 통해 데이터와 상호작용하는 패턴을 발견하도록.

• 비유

  • 그림과 같은 방식으로 동작한다.
  • 실제 메모리에 같은 모양으로 있지는 않다.
  • 마치 ...처럼 동작한다.

• 관찰하기

  • numpy 코드
    • arr = np.numpy([])
    • arr = np.numpy([1,1,2])
    • arr.shape
    • arr[:2]
    • arr.concat()
    • 다른 타입

• 높은 차원

  • 1차 축
  • 2차
  • 3차 row major ( vs colum major)
  • 앞에서 더해진다.

• 생성하다
  • np.arange(25)
  • np.reshape(5,5)
  • np.ones((3,1))

• 생성된 numpy 전체를 보다
  • <그림 - 3*4 크기의 블럭 이미지> - 이미지 넘기면서 보도록
  • 모양
  • 디멘션
  • 크기 (전체 정보 몇개?)
  • 데이터 타입 (항상 동일하게)
    • https://numpy.org/devdocs/user/basics.types.html
    • 코드 예시 a = []

• 일부 보기 (slicing)

  • row

    • 하나
      • 마지막 경우 (의도에 따라)

  • column

  • fancy (항상 카피 만든다?)

    • position
      • indices = [1,2,-3]
      • y = a[indices] a[indeices] = 99
      • 2차원. 대각선으로

  • a[[1,2],[1,2]]

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1- mask (map & filter)
2  - mask = np.array([0,1,0,0], dtype=bool)
3  - y = a[mask]

(confusing?)

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1- __getitem__(...) 구현을 다르게
2- 실제 소스 코드?

• 집계해서 보다

  • max

  • min

  • sum (axis=0)

    • 없어지느 축, 혹은 축 방향

  • mean

  • argmax argmin

  • unravel_index?

  • 사용법

    • np.max(a)
    • a.max()

• 조건에 맞는 인덱스 본다?

  • np.where

• 변경하기 {하나의 값}(할당)

  • 공유하고 있다.
  • 다양한 관점을 가지는 것. 데이터가 복사가 이루어지지 않음으로 메모리 효율적
  • 복사할 수도 있다. copy()
  • 하나씩
  • slice 전체
    • 같은 길이라면
    • 혹은 전체 같은 걸로 a[-2:] = 99

• 변경 (모양)

  • flatten (copy)

  • ravel (copy if needed) 연산하기 (더하고 ,곱하고, 비교하고)

  • 규칙

    • 모양이 적절한지 확인
    • 수학연산은 element 기준

  • boadcasting

  • 마스킹

    • 하나씩.
    • 전체 all.

  • for loop no!

    • 왜?
    • 내부 구조
    • https://numpy.org/doc/stable/reference/internals.html

• 나아가기

  • Structured arrays
    • 생성
    • 조회
    • 연산

• 활용

  • 음수만 제거한다.

  • 연산으로 음수 찾고

  • 인덷ㄱ스 통해 값

  • 이미지 blur 만들기

  • 학생 점수

• 내부 메모리 구조

  • dtype ndim shape strides? data
  • transpose? strides 만 바꾼다
  • reshape

• 정리
  • 정보의 생명주기
  • 시작 (만들고)
  • 있는 그대로 보고
  • 변경하고
  • 삭제하고

• 참고
  • inspired by.. 유튜브 비디오, 예시 보면서 하면 좋음

• 어떤 종류? 1차, 2차
• 정의? 차원, shape, size,
• 상태 보기 하나, 전체, (-, 생략)