Python 두 개의 NumPy 배열을 원소별로 비교하여 동등성을 확인합니다., Comparing two NumPy arrays for equality, element-wise
질문 두 개의 NumPy 배열을 비교하는 가장 간단한 방법은 무엇인가요 (여기서 동등성은 다음과 같이 정의됩니다: A = B이면 모든 인덱스 i에 대해 A[i] == B[i])? ==을 사용하면 부울 배열이 생성됩니다: >>> numpy.array([1,1,1]) == numpy.array([1,1,1]) array([ True, True, True], dtype=bool) 이 배열의 요소를 and하여 배열이 동일한지 확인해야 하나요, 아니면 비교하는 더 간단한 방법이 있나요? 답변 (A==B).all() 모든 배열 값이 True인지 테스트합니다. (A==B). 참고: A와 B의 형태(shape)도 테스트하고 싶다면, A.shape == B.shape와 같이 테스트할 수 있습니다. 특수한 경우와 대안 (..
2023. 12. 5.
Python NumPy 배열은 JSON으로 직렬화할 수 없습니다., NumPy array is not JSON serializable
질문 NumPy 배열을 생성한 후 Django 컨텍스트 변수로 저장한 후, 웹페이지를 로드할 때 다음과 같은 오류가 발생합니다: array([ 0, 239, 479, 717, 952, 1192, 1432, 1667], dtype=int64)은(는) JSON 직렬화할 수 없습니다. 이게 무슨 뜻인가요? 답변 나는 정기적으로 np.arrays를 "jsonify"합니다. 먼저 배열에 ".tolist()" 메소드를 사용해보세요. 다음과 같이: import numpy as np import codecs, json a = np.arange(10).reshape(2,5) # 2 by 5 배열 b = a.tolist() # 동일한 데이터와 인덱스를 가진 중첩 리스트 file_path = "/path.json" ## 경..
2023. 12. 5.
