R, Python 분석과 프로그래밍의 친구 (by R Friend)

# 신경망 모델 학습 진행 경과 확인 python code

print('Epoch:', '%04d' % (epoch + 1),

         'Avg. cost =', '{:.3f}'.format(total_cost / total_batch))

 (1) Format 을 갖춘 문자열을 만들어주는 연산자 (String Formatting Operator): %

>>> "I am %s and %d years old" %('Mr.Hong', 40)

'I am Mr.Hong and 40 years old'

%와 함께 사용하는 형식 기호

(Format Symbol with %) 

변환 (Conversion)

 %c

 문자 (character)

 %s

 str() 메소드를 사용해서 문자열로 변환한 후 formatting

%i 

 부호가 있는 십진법 정수 (signed decimal integer)

 %d

 부호가 있는 십진법 정수 (signed decimal integer)

 %u

 부호가 없는 십진법 정수 (unsigned decimal integer)

 %o

 8진법 정수 (octal integer)

 %x

 소문자의 16진법 정수 (hexadecimal integer, lowercase letters)

 %X

 대문자의 16진법 정수 (hexadecimal integer, UPPERcase letters)

 %e

 소문자 'e'를 사용한 지수 표기 (exponential notation with lowercase 'e')

 %E

 대문자 'E'를 사용한 지수 표기 (exponential notation with UPPERcase 'E')

 %f

 부동소수형 실수 (floating point real number)

 %g

 %f(부동소수형 실수)와 %e (소문자 'e' 지수 표기) 의 단축형 표기

 %G

 %f(부동소수형 실수)와 %E(대문자 'E' 지수 표기)의 단축형 표기

>>> "I am %s and %d years old" %('Mr.Hong', '40')  # '40' is not a number, but a string

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

TypeError: %d format: a number is required, not str

>>> "%04d" % (5)

'0005'

>>> "%04d" % (55)

'0055'

>>> "%04d" % (555)

'0555'

>>> "%04d" % (5555)

'5555'

>>> "%04d" % (55555)

'55555'

>>> "%.3f" % (5)

'5.000'

>>> "%.3f" % (0.5)

'0.500'

>>> "%.3f" % (0.55)

'0.550'

>>> "%.3f" % (0.555)

'0.555'

>>> "%.3f" % (0.5555)

'0.555'

>>> print('Epoch:', '%04d' % (100),

...       'Avg. cost =', '{:.3f}'.format(10 / 1000))

Epoch: 0100 Avg. cost = 0.010

In [1]: import pandas as pd

In [2]: df = pd.DataFrame({'id': ['a', 'b', 'c', 'd'],

   ...: 'val': [1.045, 5.200, 0.051, 8.912]})

In [3]: df

Out[3]:

  id    val

0  a  1.045

1  b  5.200

2  c  0.051

3  d  8.912

In [4]: formater = lambda x:" %.2f" %(x)

In [5]: df['val'] = df['val'].map(formater)

In [6]: df

Out[6]:

  id    val

0  a   1.04

1  b   5.20

2  c   0.05

3  d   8.91

 (2) Format 을 갖춘 문자열을 만들어주는 메소드 (String Formatting Method): format()

>>> "I am {name} and {age} years old".format(name='Mr.Hong', age=40)

'I am Mr.Hong and 40 years old'

>>> "I am {name} and {age} years old".format(age=40, name='Mr.Hong')

'I am Mr.Hong and 40 years old'

>>> "I am {0} and {1} years old".format('Mr.Hong', 40)

'I am Mr.Hong and 40 years old'

>>> "I am {0} and {1} years old".format(40, 'Mr.Hong') # sequence matters

'I am 40 and Mr.Hong years old'

[참고]  메소드 (Method)

내장 함수(Built-in Function)와는 달리 문자열 자료형과 같이 특정 자료형이 가지고 있는 함수를 메소드(Method) 라고 합니다. 메소드는 객체 지향 프로그래밍의 기능에 대응하는 파이썬 용어입니다. 함수와 거의 동일한 의미이지만 메소드는 클래스의 멤버라는 점이 다릅니다. 

len() : 문자열 길이

# len() : Returns the length of the string

>>> a = 'I Love Python'

>>> len(a)

13

 min(), max() : 문자열 내 문자, 혹은 숫자의 최소값, 최대값 (알파벳 순서, 숫자 순서 기반)

# max(str), min(str) : Returns the max, min alphabetical character from the string str

>>> d = 'abc'

>>> f = '123'

>>> 

>>> min(d)

'a'

>>> max(d)

'c'

>>> 

>>> min(f)

'1'

>>> max(f)

'3'

 count() :  문자열 안에서 매개변수로 입력한 문자열이 몇 개 들어있는지 개수를 셈 

                (begin, end 위치 설정 가능)

# count() : Counts how many times str occurs in string

>>> a = 'I Love Python'

>>> a.count('o')

2

>>> 

>>> a = 'I Love Python'

>>> a.count('o', 7, len(a)) # count(string, begin, end)

1

>>> 

>>> a.count('k') # there is no 'k' character in 'a' string

0

  startswith() : 문자열이 매개변수로 입력한 문자열로 시작하면 True, 그렇지 않으면 False 반환

# startswith(): Determines if string or a substring of string

>>> a = 'I Love Python'

>>> a.startswith('I')

True

>>> a.startswith('I Lo')

True

>>> a.startswith('U')

False

  endswith() : 문자열이 매개변수로 입력한 문자열로 끝나면 True, 그렇지 않으면 False 반환

# endswith(): Determines if string or a substring of string

>>> a = 'I Love Python'

>>> a.endswith('Python')

True

>>> a.endswith('Pycham')

False

 find() : 문자열에 매개변수로 입력한 문자열이 있는지를 앞에서 부터 찾아 index 반환, 없으면 '-1' 반환

# find() : Search forwards, Determine if str occurs in string and return the index

>>> a = 'I Love Python'

>>> a.find('o')

3

>>> a.find('k') # if there is no string, then '-1'

-1

  rfind() : 문자열에 매개변수로 입력한 문자열이 있는지를 뒤에서 부터 찾아 index 반환, 없으면 '-1' 반환

# rfind() : Same as find(), but search backwards in string

>>> a = 'I Love Python'

>>> a.rfind('o')

11

 index() :  find()와 기능 동일하나, 매개변수로 입력한 문자열이 없으면 ValueError 발생

# index(): Same as find(), but raises an exception if str not found

>>> a = 'I Love Python'

>>> a.index('o')

3

>>> a.index('k') # ValueError: substring not found

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

ValueError: substring not found

 rindex() : index()와 기능 동일하나, 뒤에서 부터 매개변수의 문자열이 있는지를 찾음

# rindex(): Same as index(), but search backwards in string

>>> a = 'I Love Python'

>>> a.rindex('o')

11

>>> a.rindex('k') # ValueError: substring not found

Traceback (most recent call last):

  File "<stdin>", line 1, in <module>

ValueError: substring not found

  isalnum() : 문자열이 알파벳과 숫자로만 이루어졌으면 True, 그렇지 않으면 False

>>> a = 'I Love Python'

>>> d = 'abc'

>>> e = '123abc'

>>> f = '123'

>>> 

# isalnum() : Returns true if string has at least 1 character and 

#                  all characters are alphanumeric and false otherwise

>>> a.isalnum() # False

False

>>> d.isalnum() # True

True

>>> e.isalnum() # True

True

>>> f.isalnum() # True

True

  isalpha() : 문자열이 알파벳(영어, 한글 등)으로만 이루어졌으면 True, 그렇지 않으면 False

>>> a = 'I Love Python'

>>> d = 'abc'

>>> e = '123abc'

>>> f = '123'

>>> 

# isalpha() : Returns true if string has at least 1 character 

#                 and all characters are alphabetic and false otherwise

>>> a.isalpha() # False (there is space between characters)

False

>>> d.isalpha() # True

True

>>> e.isalpha() # False

False

>>> f.isalpha() # False

False

  isdigit() : 문자열이 숫자만 포함하고 있으면 True, 그렇지 않으면 False, isnumeric()과 동일

>>> a = 'I Love Python'

>>> d = 'abc'

>>> e = '123abc'

>>> f = '123'

>>> 

# isdigit() : Returns true if string contains only digits and false otherwise

>>> a.isdigit() # False 

False

>>> d.isdigit() # False

False

>>> e.isdigit() # False

False

>>> f.isdigit() # True

True

  isnumeric() : 문자열이 숫자로만 이루어져 있으면 True, 그렇지 않으면 False, isdigit()과 동일

>>> a = 'I Love Python'

>>> d = 'abc'

>>> e = '123abc'

>>> f = '123'

>>> 

# isnumeric(): Returns true if a unicode string contains only numeric characters

>>> a.isnumeric() # False

False

>>> d.isnumeric() # False

False

>>> e.isnumeric() # False

False

>>> f.isnumeric() # True

True

  isdecimal() : 문자열이 10진수 문자이면 True, 그렇지 않으면 False

>> a = 'I Love Python'

>>> d = 'abc'

>>> e = '123abc'

>>> f = '123'

>>> 

# isdecimal(): Returns true if a unicode string contains only decimal characters

>>> a.isdecimal() # False

False

>>> d.isdecimal() # False

False

>>> e.isdecimal() # False

False

>>> f.isdecimal() # True 

True

  islower() : 문자열이 모두 소문자로만 되어있으면 True, 그렇지 않으면 False

>>> a = 'I Love Python'

>>> g = 'i love python'

>>> h = 'I LOVE PYTHON'

>>> 

# islower(): Returns true if string has at least 1 cased character 

#            and all cased characters are in lowercase and false otherwise

>>> a.islower() # False

False

>>> g.islower() # True

True

>>> h.islower() # False

False

  isupper() : 문자열이 모두 대문자로만 되어있으면 True, 그렇지 않으면 False

>>> a = 'I Love Python'

>>> g = 'i love python'

>>> h = 'I LOVE PYTHON'

>>> 

# isupper(): Returns true if string has at least one cased character 

#           and all cased characters are in uppercase and false otherwise

>>> a.isupper() # False

False

>>> g.isupper() # False

False

>>> h.isupper() # True

True

  lower() : 문자열 내 모든 대문자를 모두 소문자(a lowercase letter)로 변환

>>> a = 'I Love Python'

>>> 

# lower(): Converts all uppercase letters in string to lowercase

>>> a.lower()

'i love python'

 upper() :  문자열 내 모든 소문자를 모두 대문자(a uppercase letter)로 변환

>>> a = 'I Love Python'

>>> 

# upper(): Converts lowercase letters in string to uppercase

>>> a.upper()

'I LOVE PYTHON'

 swapcase() : 문자열 내 소문자는 대문자로 변환, 대문자는 소문자로 변환

# swapcase(): Inverts case for all letters in string

>>> a = 'I Love Python'

>>> a.swapcase() # 'i lOVE pYTHON'

'i lOVE pYTHON'

>>> 

>>> g = 'i love python'

>>> g.swapcase() # 'I LOVE PYTHON' (same as upper())

'I LOVE PYTHON'

>>> 

>>> h = 'I LOVE PYTHON'

>>> h.swapcase() # 'i love python' (same as lower())

'i love python'

  istitle() : 문자열이 제목 형식에 맞게 대문자로 시작하고 이후는 소문자이면 True, 그렇지 않으면 False

>>> a = 'I Love Python'

>>> g = 'i love python'

>>> h = 'I LOVE PYTHON'

>>> 

# istitle(): Returns true if string is properly "titlecased" and false otherwise

>>> a.istitle() # True

True

>>> g.istitle() # False

False

>>> h.istitle() # False

False

 title() : 문자열을 제목 형식(titlecased)에 맞게 시작은 대문자로, 나머지는 소문자로 변환 

>>> g = 'i love python'

>>> h = 'I LOVE PYTHON'

>>> 

# title(): Returns "titlecased" version of string, that is, 

#          all words begin with uppercase and the rest are lowercase

>>> g.title() # 'I Love Python'

'I Love Python'

>>> h.title() # 'I Love Python'

'I Love Python'

  capitalize)=() : 문자열 내 첫번째 문자를 대문자로 변환하고, 나머지는 모두 소문자로 변환

>>> a = 'I Love Python'

>>> g = 'i love python'

>>> h = 'I LOVE PYTHON'

>>> 

# capitalize(): Capitalizes first letter of string

>>> a.capitalize() # 'I love python'

'I love python'

>>> g.capitalize() # 'I love python'

'I love python'

>>> h.capitalize() # 'I love python'

'I love python'

 lstrip() : 문자열의 왼쪽에 있는 공백을 제거

# lstrip() : Removes all leading whitespace in string

>>> b = '      I Love Python'

>>> b.lstrip()

'I Love Python'

  rstrip() : 문자열의 오른쪽에 있는 공백을 제거

# rstrip() : Removes all trailing whitespace of string

>>> c = 'I Love Python      '

>>> c.rstrip()

'I Love Python'

  strip() : 문자열의 양쪽에 있는 공백을 제거

# strip() : Performs both lstrip() and rstrip() on string

>>> '     I Love Python     '.strip()

'I Love Python'

  isspace() : 문자열이 단지 공백(whitespace)으로만 되어있을 경우 True, 그렇지 않으면 False

# isspace(): Returns true if string contains only whitespace characters and false otherwise

>>> i = '     '

>>> j = '      I Love Python'

>>> 

>>> i.isspace() # True

True

>>> j.isspace() # False

False

  center(width) : 총 길이가 매개변수로 받는 문자열폭(width)만큼 되도록 공백을 추가하여 중앙 정렬

# center(): Returns a space-padded string with the original string 

#                centered to a total of width columns

>>> a = 'I Love Python'

>>> a.center(21)

'    I Love Python    '

  split() : 문자열을 구분자(delimiter, separator) 기준에 따라 나누기

# split(): Splits string according to delimiter str (space if not provided) 

#    and returns list of substrings; split into at most num substrings if given

>>> x = 'haha, hoho, hihi'

>>> x.split(sep=',') # as a list ['haha', ' hoho', ' hihi']

['haha', ' hoho', ' hihi']

>>> ha, ho, hi = x.split(sep=',')

>>> ha

'haha'

>>> ho

' hoho'

>>> hi

' hihi'

>>> a = 'I Love Python'

>>> a.split(' ') # without arg 'sep='

['I', 'Love', 'Python']

>>> a.split() # default delimiter is space if not provided

['I', 'Love', 'Python'] 

  splitlines() : 여러개의 줄로 이루어진 문자열을 줄 별로 구분하여 리스트 생성

# splitlines(): returns a list with all the lines in string, 

#     optionally including the line breaks (if num is supplied and is true)

>>> y = 'haha, \nhoho, \nhihi'

>>> y

'haha, \nhoho, \nhihi'

>>> y.splitlines() # ['haha, ', 'hoho, ', 'hihi']

['haha, ', 'hoho, ', 'hihi']

 replace(old, new, max) : old 문자열을 new 문자열로 교체.  단, max 매개변수 있으면, max 개수 만큼만 교체하고 이후는 무시

# replace(old, new): Replaces all occurrences of old in string with new 

#        or at most max occurrences if max given

>>> a = 'I Love Python'

>>> a.replace('Python', 'R')

'I Love R'

>>> 

>>> 

>>> a_2 = 'I Love Python, Python, Python, Python, Python~!!!'

>>> a_2.replace('Python', 'R', 3) # str.replace(old, new, max)

'I Love R, R, R, Python, Python~!!!'

 join() :  여러개의 문자열을 구분자(separator) 문자열을 사이에 추가하여 붙이기

# join(): Merges (concatenates) the string representations of elements 

#         in sequence seq into a string, with separator string

>>> mylist = ['I', 'Love', 'Python']

>>> print(mylist)

['I', 'Love', 'Python']

>>> 

>>> mystring = '_'.join(mylist)

>>> print(mystring) # 'I_Love_Python'

I_Love_Python

# To concatenate item in list to strings with join() method

>>> mylist_num = [1, 2, 3, 4, 5]

>>> print(mylist_num) # [1, 2, 3, 4, 5]

[1, 2, 3, 4, 5]

>>> 

>>> mylist_str = ''.join(map(str, mylist_num))

>>> print(mylist_str) # 12345

12345

>>> 

>>> '_'.join(map(str, mylist_num)) # '1_2_3_4_5'

'1_2_3_4_5'

 zfill(width) : 문자열을 매개변수 width만큼 길이로 만들되, 추가로 필요한 자리수만큼 '0'을 채움

# zfill(width): Returns original string leftpadded with zeros to a total of width characters; 

#      intended for numbers, zfill() retains any sign given (less one zero)

>>> f = '123'

>>> f.zfill(10)

'0000000123' 

 ljust(width[, fillchar]) : 문자열을 매개변수 width만큼 길이로 만들되, 왼쪽은 원본 문자열로 채우고, 

오른쪽에 추가로 필요한 자리수만큼 매개변수 fillchar 문자열로 채움

# ljust(): Returns a space-padded string with the original string left-justified 

#          to a total of width columns

# str.ljust(width[, fillchar])

>>> a = 'I Love Python'

>>> a.ljust(20, 'R')

'I Love PythonRRRRRRR'

 rjust(width[, fillchar]) : 문자열을 매개변수 width만큼 길이로 만들되, 오른쪽은 원본 문자열로 채우고, 

 왼쪽에 추가로 필요한 자리수만큼 매개변수 fillchar 문자열로 채움

# rjust(): Returns a space-padded string with the original string right-justified 

#          to a total of width columns

>>> a.rjust(20, 'R')

'RRRRRRRI Love Python'

>>> a.rjust(20, ' ')

'       I Love Python'

 (1) 파이썬 식별자 (Python Identifier)

In [1]: 3_var = 10

File "<ipython-input-1-33101349b3ed>", line 1

3_var = 10

^

SyntaxError: invalid token 

 (2) 파이썬 키워드 (Python Keywords)

In [7]: and = 10

File "<ipython-input-7-97dbaf47599d>", line 1

and = 10

^

SyntaxError: invalid syntax 

 (3) 줄 들여쓰기 (Lines and Indentation : 4 spaces)

# good indentation, no error

In [10]: X = 1

    ...:

    ...: if X >= 0:

    ...:     print("X is posivive")

    ...: else:

    ...:     print("X is not positive")

    ...:

    ...:

X is posivive

# no error, hmm... indentation is not good,

# but, anyway it works because the code block is different

In [11]: if X >= 0:

    ...:     print("X is posivive")

    ...: else:

    ...:         print("X is not positive")

    ...:

    ...:

X is posivive

# indentation error
# all statements within the same block should be indented the same amount

In [12]: if X >= 0:

    ...:     print("X is posivive")

    ...: else:

    ...:     print("X is not positive")

    ...:         print("X is less than 0") # Indentation Error

    ...:

    ...:

File "<ipython-input-12-c021cffab59f>", line 5

print("X is less than 0")

^

IndentationError: unexpected indent

 좋은 들여쓰기 예 (good indentation)

나쁜 들여쓰기 예 (bad indentation) 

 df = DataFrame({'class_1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c'], 
                       'var_1': np.arange(5), 
                       'var_2': np.random.randn(5)}, 
                       index = ['r0', 'r1', 'r2', 'r3', 'r4'])

 df = DataFrame({'class_1': ['a', 'a', 'b', 'b', 'c'], 
       'var_1': np.arange(5), 
       'var_2': np.random.randn(5)}, 
        index = ['r0', 'r1', 'r2', 'r3', 'r4'])

 (4) 복수 줄 (Multi-Line Statements with the line continuation character '\')

# not need to use the line continuation character '\' for multi-line statements in case of [ ]

mydata = pd.DataFrame([1, 2, 3,
                                 4, 5, 6,
                                 7, 8, 9])

 (5) 파이썬 인용 (Quotation in Python with the ' ', " ", ''' ''', """ """)

In [23]: A = 'string A'

In [24]: A

Out[24]: 'string A'

In [25]: B = "string B"

In [26]: B

Out[26]: 'string B'

In [27]: C = """It is a string C. It continues

    ...: as follows. It has the second line."""

    ...:

In [28]: C

Out[28]: 'It is a string C. It continues \nas follows. It has the second line.'

 (6) 부가설명 (Comments in Python with the hash sign '#')

 (7) 한 줄에 복수개의 선언문 쓰기 (with the semicolon ;)

# multiple statements on a single line with the semicolon ( ; )

In [34]: var_1 = 10; var_2 = 20; var_3 = 30

    ...:

In [35]: var_1

Out[35]: 10

In [36]: var_2

Out[36]: 20

In [37]: var_3

Out[37]: 30

 (8) Suite 으로 복수의 선언문 묶음 쓰기 (with colon :)

 “connection error: [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed”

pip install --index-url=http://pypi.python.org/simple/ --trusted-host pypi.python.org pythonPackageName

 pip install wheel_package_name.whl

easy_install pip==1.2.1
pip install --upgrade pip

conda config --set ssl_verify false

conda install pip

conda upgrade pip

In [1]: import numpy as np

   ...: import pandas as pd

   ...: import matplotlib.pyplot as plt

   ...:

In [2]: np.set_printoptions(precision=2)

   ...:

   ...: # setting random seed number

   ...: np.random.seed(10)

   ...:

   ...: # random number 10000 ~ N(0, 1)

   ...: mu, sigma = 0, 1

   ...: x = pd.DataFrame(mu + sigma*np.random.randn(10000))

# checking descriptive statistics and histogram

In [3]: x.describe()

Out[3]:

0

count 10000.000000

mean 0.005102

std 0.989713

min -3.621639

25% -0.652208

50% 0.013111

75% 0.675040

max 3.691489

In [4]: plt.hist(x)

Out[4]:

(array([ 15., 139., 583., 1626., 2733., 2679., 1606., 497.,

107., 15.]),

array([-3.62, -2.89, -2.16, ..., 2.23, 2.96, 3.69]),

<a list of 10 Patch objects>)

# indexing outlier rows over mu + 3sigma, less mu - 3 sigma

In [5]: x[(np.abs(x) > 3).any(1)]

   ...:

Out[5]:

0

412 -3.204401

1036 -3.317669

1558 -3.112645

2190 3.609161

3948 3.454845

4912 -3.372347

5016 -3.393109

5158 3.193371

5618 3.177053

5750 3.158873

6135 3.077068

6303 3.142285

6689 -3.621639

6760 3.027240

6986 -3.303552

7353 -3.214030

7892 3.561219

8281 3.691489

9179 3.286370

9335 3.503309

# counting the number of outliers

In [6]: x[(np.abs(x) > 3).any(1)].count()

Out[6]:

0 20

dtype: int64

In [7]: x[np.abs(x) > 3] = np.sign(x)*3

In [8]: x[(np.abs(x) >= 3).any(1)]

Out[8]:

0

412 -3.0

1036 -3.0

1558 -3.0

2190 3.0

3948 3.0

4912 -3.0

5016 -3.0

5158 3.0

5618 3.0

5750 3.0

6135 3.0

6303 3.0

6689 -3.0

6760 3.0

6986 -3.0

7353 -3.0

7892 3.0

8281 3.0

9179 3.0

9335 3.0

In [9]: x.describe()

Out[9]:

0

count 10000.000000

mean 0.004968

std 0.987624

min -3.000000

25% -0.652208

50% 0.013111

75% 0.675040

max 3.000000

In [10]: plt.hist(x)

Out[10]:

(array([ 76., 292., 755., 1554., 2269., 2299., 1648., 762.,

277., 68.]),

array([-3. , -2.4, -1.8, ..., 1.8, 2.4, 3. ]),

<a list of 10 Patch objects>)

  (1-6-1) 배열의 원소에 대한 논리 함수 (logic functions for array contents)

  (1-6-1-1) 배열에 NaN(Not a Number) 포함 여부 확인 함수 : np.isnan(x)

# isnan : Test element-wise for NaN(Not a Number) and return result as a boolean array

In [1]: import numpy as np

In [2]: a = np.array([0, 1, 2, np.nan, 4, np.inf, np.NINF, np.PINF])

In [3]: a

Out[3]: array([ 0., 1., 2., nan, 4., inf, -inf, inf])

In [4]: np.isnan(a)

Out[4]: array([False, False, False, True, False, False, False, False], dtype=bool)

  (1-6-1-2) 배열에 유한수(finite number) 포함 여부 확인 함수 : np.isfinite(x)

# isfinite : Test element-wise for finiteness (not infinity or not Not a Number)

In [5]: a

Out[5]: array([ 0., 1., 2., nan, 4., inf, -inf, inf])

In [6]: np.isfinite(a)

Out[6]: array([ True, True, True, False, True, False, False, False], dtype=bool)

 (1-6-1-3) 배열에 무한수(infinite number) 포함 여부 확인 함수 : np.isinf(x)

# isinf : Test element-wise for positive or negative infinity

In [7]: a

Out[7]: array([ 0., 1., 2., nan, 4., inf, -inf, inf])

In [8]: np.isinf(a)

Out[8]: array([False, False, False, False, False, True, True, True], dtype=bool)

  (1-6-1-4) 배열에 음의 무한수 포함 여부 : np.isneginf(x)

# isneginf : Test element-wise for negative infinity, return result as bool array

In [9]: a

Out[9]: array([ 0., 1., 2., nan, 4., inf, -inf, inf])

In [10]: np.isneginf(a)

Out[10]: array([False, False, False, False, False, False, True, False], dtype=bool)

  (1-6-1-5) 배열에 양의 무한수 포함 여부 확인 함수 : np.isposinf(x)

# isposinf : Test element-wise for positive infinity, return result as bool arry

Out[11]: array([ 0., 1., 2., nan, 4., inf, -inf, inf])

In [12]: np.isposinf(a)

Out[12]: array([False, False, False, False, False, True, False, True], dtype=bool)

  (1-6-2) 참 확인 논리 함수 (Logic functions for truth value testing)

  (1-6-2-1) 배열의 모든 원소가 참(True) 인지 평가하는 함수 : np.all()

# np.all() : Test whether all array elements along a given axis evaluate to True

In [13]: np.all([[True,False],[True,True]])

Out[13]: False

In [14]: np.all([[True,False],[True,True]], axis=0)

Out[14]: array([ True, False], dtype=bool)

In [15]: np.all([[True,False],[True,True]], axis=1)

Out[15]: array([False, True], dtype=bool)

  (1-6-2-2) 배열의 1개 이상의 원소가 참(True) 인지 평가하는 함수 : np.any()

# np.any() : Test whether any array elements along a given axis evaluate to True

In [16]: np.any([[True,False],[True,True]])

Out[16]: True

In [17]: np.any([[True,False],[True,True]], axis=0)

Out[17]: array([ True, True], dtype=bool)

In [18]: np.any([[True,False],[True,True]], axis=1)

Out[18]: array([ True, True], dtype=bool)

In [21]: np.any([[False,False],[True,True]], axis=0)

Out[21]: array([ True, True], dtype=bool)

In [22]: np.any([[False,False],[True,True]], axis=1)

Out[22]: array([False, True], dtype=bool)

  (1-6-3) 단일 배열 원소에 대한 논리 연산(Logical operations)을 위한 논리 함수

  (1-6-3-1) 배열 원소가 조건을 만족하지 않는 경우 참 반환 : np.logical_not(condition)

# logical_not : Compute the truth value of NOT x element-wise, equivalent to -x

In [23]: b = np.array([0, 1, 2, 3, 4])

In [24]: np.logical_not( b <= 2 )

Out[24]: array([False, False, False, True, True], dtype=bool)

  (1-5-1) 배열 원소의 절대값 (absolute value) 범용 함수 : np.abs(x), np.fabs(x)

In [2]: x = np.array([-100, 1, -4, 100])

In [3]: x

Out[3]: array([-100, 1, -4, 100])

# abs, fabs : element-wise absolute value for integer, floating point, complex values

In [4]: np.abs(x)

Out[4]: array([100, 1, 4, 100])

In [5]: np.fabs(x)  # faster abs for non-complex-valued data

Out[5]: array([ 100., 1., 4., 100.])

  (1-5-2) 배열 원소의 제곱근(Square Root) 범용 함수 : np.sqrt(y)

# sqrt : Compute the square root of each element, equivalent to x**0.5

In [7]: np.sqrt(y)  # equivalent to x**0.5

Out[7]: array([ 1., 2., 10.])

In [8]: y**0.5

Out[8]: array([ 1., 2., 10.])

  (1-5-3) 배열 원소의 제곱값 (square value) 범용 함수 : np.square(y)

In [9]: y

Out[9]: array([ 1, 4, 100])

# square : Compute the square of each element, equivalent to x**2

In [10]: np.square(y) # equvalent to y**2

Out[10]: array([ 1, 16, 10000], dtype=int32)

In [11]: y**2

Out[11]: array([ 1, 16, 10000])

 (1-5-4) 배열 원소의 정수와 소수점을 구분하여 2개의 배열 반환 : np.modf(z)

In [12]: z = np.array([3.5, 7.8, -10.3])

In [13]: z

Out[13]: array([ 3.5, 7.8, -10.3])

# modf : return fractional and integral prats of array as separate array
# 1st array : fractional parts, 2nd array : integral parts

In [14]: np.modf(z)

Out[14]: (array([ 0.5, 0.8, -0.3]), array([ 3., 7., -10.]))

# indexing 2nd array of the returned array, which are integral parts 

In [15]: np.modf(z)[1]

Out[15]: array([ 3., 7., -10.])

In [16]: np.modf(z)[0]

Out[16]: array([ 0.5, 0.8, -0.3])

  (1-5-5) 배열 원소의 부호 판별 함수 : np.sign(x)  ☞ 1 (positive), 0(zero), -1(negative)

# sign : returns the sign of each element : 1 (positive), 0(zero), -1(negative)

In [17]: c = np.array([-2, -1, 0, 1, 2])

In [18]: c

Out[18]: array([-2, -1, 0, 1, 2])

In [19]: np.sign(c)

Out[19]: array([-1, -1, 0, 1, 1])

 $ activate base

 $ (base) spyder  

 > conda upgrade spyder

  (1-4-1) 삼각함수 (trigonometric functions) : np.sin(), np.cos(), np.tan()

In [1]: import numpy as np

In [2]: np.sin(np.array((0., 30., 45., 60., 90.))*np.pi / 180.)