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numpyarrays2.2

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 NumPy에서 빈 배열을 생성한 다음에 어떻게 해당 배열에 추가할 수 있나요?, How do I create an empty array and then append to it in NumPy? 질문 나는 빈 배열을 만들고 항목을 하나씩 추가하고 싶습니다. xs = [] for item in data: xs.append(item) NumPy 배열에서 이 리스트 스타일 표기법을 사용할 수 있을까요? 답변 NumPy를 효율적으로 사용하기 위한 잘못된 메타 모델입니다. NumPy 배열은 연속적인 메모리 블록에 저장됩니다. 기존 배열에 행 또는 열을 추가하려면 전체 배열을 새로운 메모리 블록으로 복사해야 하며, 새로운 요소를 저장하기 위해 간격이 생깁니다. 이는 반복적으로 수행되면 매우 비효율적입니다. 행을 추가하는 대신에 적절한 크기의 배열을 할당하고, 행별로 할당하세요: >>> import numpy as np >>> a = np.zeros(shape=(3, 2)) >>> a array([[ 0.,.. 2023. 12. 4.

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