배열 분리(dsplit) numpy.dsplit(ary, indices_or_sections) Python split 함수 참조 배열다루기 | 배열 분리(Numpy.split) 배열 분리(Split) numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0) 배열을 여러개의 하위 배열로 분리합니다. ▪Parameters ‣ ary : 입력 배열, ‣ indices_or_sections : 'Integer'인 경우, 축을 따라 동일한 N개의 배열로 분 moonnote.tistory.com TIP 차이점은 dsplit은 axis=2에 대해 동등하게 배열을 분리(3D 배열 이상 사용 가능) ▪Parameters ‣ ary : 입력 배열, ‣ indices_or_sections : 정수 ..
배열 분리(vsplit) numpy.vsplit(ary, indices_or_sections) Python split 함수 참조 배열다루기 | 배열 분리(Numpy.split) 배열 분리(Split) numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0) 배열을 여러개의 하위 배열로 분리합니다. ▪Parameters ‣ ary : 입력 배열, ‣ indices_or_sections : 'Integer'인 경우, 축을 따라 동일한 N개의 배열로 분 moonnote.tistory.com TIP 차이점은 vsplit은 axis=0에 대해 동등하게 배열을 분리(2D 배열 이상 사용 가능) ▪Parameters ‣ ary : 입력 배열, ‣ indices_or_sections : 정수 ..
배열 분리(hsplit) numpy.hsplit(ary, indices_or_sections) Python split 함수 참조 배열다루기 | 배열 분리(Numpy.split) 배열 분리(Split) numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0) 배열을 여러개의 하위 배열로 분리합니다. ▪Parameters ‣ ary : 입력 배열, ‣ indices_or_sections : 'Integer'인 경우, 축을 따라 동일한 N개의 배열로 분 moonnote.tistory.com TIP 차이점은 hsplit은 axis=1에 대해 동등하게 배열을 분리, 다만, 1D Array의 경우 axis=0을 기준으로 Split 수행 !! ▪Parameters ‣ ary : 입력 배열, ..
배열 분리(Array_split) numpy.array_split(ary, indices_or_sections, axis=0) Python split 함수 참조 배열다루기 | 배열 분리(Numpy.split) 배열 분리(Split) numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0) 배열을 여러개의 하위 배열로 분리합니다. ▪Parameters ‣ ary : 입력 배열, ‣ indices_or_sections : 'Integer'인 경우, 축을 따라 동일한 N개의 배열로 분 moonnote.tistory.com TIP 차이점은 indices_or_sections이 정수 입력만 가능하며 축을 균등하게 분리하지 않음 !! ▪Parameters ‣ ary : 입력 배열, ‣ in..
배열 분리(Split) numpy.split(ary, indices_or_sections, axis=0) 배열을 여러개의 하위 배열로 분리합니다. ▪Parameters ‣ ary : 입력 배열, ‣ indices_or_sections : 'Integer'인 경우, 축을 따라 동일한 N개의 배열로 분리 '1D Array'인 경우, 축을 따라 지정된 구간을 기준으로 입력 배열을 분리 * 예시: [2, 3]으로 입력할 경우, ary[:2], ary[2:3], ary[3:] 로 분리 ‣ axis : 축 설정(optional) ‣ Returns : sub-arrays(list of ndarrays), 분리된 배열 반환 예제(Example) import numpy as np x = np.arange(9.0) out..
배열 차원 변경(Reshape Function) numpy.reshape(a, newshape, order='C') 배열의 차원을 변경합니다. ▪Parameters ‣ a : 입력 배열, ‣ newshape : 변경할 차원 지정, *설명 ‣ order : 'C', 'F', 'A' 중 선택 사항, 'C' (C-like order): C 스타일의 인덱스 순서를 의미(예: 2차원 배열에서 행(row) 우선으로 요소에 접근) 'F' (Fortran-like order): Fortran 스타일의 인덱스 순서를 의미(예: 2차원 배열에서 열(col) 우선으로 요소에 접근) 'A' (Any order): 메모리에서 Fortran 형식으로 연속적으로 저장되어 있다면 Fortran 스타일의 인덱스 순서를, 아닐 경우 C..
배열 차원 및 크기 반환(Shape Function) numpy.shape(a)[source] 배열의 차원과 크기를 반환합니다. ▪Parameters ‣ a : 입력 배열, ‣ Returns : Shape, 배열 크기 반환 예제(Example) import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) shape = np.shape(a) print(shape) # Output: (5,) Result (5) import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) shape = np.shape(a) print(shape) # Output: (2, 3) Result (2,3) import numpy as np a = np.array([[..
조건적 출력(Extract Function) numpy.extract(condition, arr) 입력 배열에서 지정한 조건을 만족하는 원소만 출력합니다. ▪Parameters ‣ condition : 조건적 불리언 배열, 조건 입력(TRUE/FALSE)으로 이루어진 1D Array ‣ arr : 입력 배열, ‣ Returns : ndarray, 조건을 만족하는 배열만 출력 예제(Example) import numpy as np a = [1,2,3,4,5] condition = [True, False, True, False, True] print('Result : ', np.extract(condition, a)) Result Result : [1 3 5] import numpy as np a = [[1..
조건적 출력(Compress Function) numpy.compress(condition, a, axis=None, out=None) 입력 배열에서 지정한 조건을 만족하는 원소만 출력합니다. ▪Parameters ‣ condition : 조건적 불리언 배열, 조건 입력(TRUE/FALSE)으로 이루어진 1D Array ‣ a : 입력 배열, ‣ axis : 축 설정(선택 사항), 계산이 진행되는 축 설정 ‣ out : 출력 배열(선택 사항), ‣ Returns : ndarray, 조건을 만족하는 배열만 출력 예제(Example) import numpy as np a = [1,2,3,4,5] condition = [True, False, True, False, True] print('Result : ',..
양쪽 0값 제거(Trim_zeros Function) numpy.trim_zeros(filt, trim='fb') 배열 양 쪽 끝에 0값을 제거해줍니다. ▪Parameters ‣ flit : 입력 배열, ‣ trim : 트림 조건, 앞에서 트림은 'f', 뒤에서 트림은 'b', 기본값은 'fb' ‣ trimmed : 출력 배열, 트림된 1D 배열 출력 예제(Example) import numpy as np a = [0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0] print(np.trim_zeros(a, 'f')) Result [1, 2, 3, 4, 0, 0, 0] import numpy as np a = [0, 0, 0, 1, 2, 3, 4, 0, 0, 0] print(np.trim_zeros(a,..
배열 중복 요소 제거 함수(Unique Function) numpy.unique(ar, return_index=False, return_inverse=False, return_counts=False, axis=None, *, equal_nan=True) 배열의 중복된 원소를 제거해 줍니다. ▪Parameters ‣ ar : 입력 배열, ‣ return_index : 인덱스 반환(선택 사항), 중복 제거 배열(고유 배열)에 대한 index 정보 반환 ‣ return_inverse : 인덱스 반환(선택 사항), 입력 배열에 대한 index 정보 반환 ‣ return_counts : 중복 횟수 반환(선택 사항), 입력 배열에 대한 중복 횟수 정보 반환 ‣ axis : 축 설정(선택 사항), 계산이 진행되는 축..
배열 요소 삭제 함수(Delete Function) numpy.delete(arr, obj, axis=None) 지정한 Index의 요소를 삭제시켜주는 함수입니다. ▪Parameters ‣ arr : 입력 배열, ‣ obj : 값 추가 전 인덱스를 지정하는 개체 삽입(slice or Index), ‣ axis : 축 설정(선택 사항), 계산이 진행되는 축 설정 ‣ out : ndarray, 삭제된 배열 출력 값(axis 지정이 없다면 1D Array 형태로 출력) 예제(Example) import numpy as np a = np.arange(1, 10, 1) print('Initial np values : ', a) a = np.delete(a, 0) print('1st delete data : ', ..
배열 요소 삽입 함수(Insert Function) numpy.insert(arr, obj, values, axis=None) 지정한 index에 요소를 끼워 넣어주는 함수입니다. ▪Parameters ‣ arr : 입력 배열, ‣ obj : 값 추가 전 인덱스를 지정하는 개체 삽입, ‣ values : 추가할 값, ‣ axis : 축 설정(선택 사항), 계산이 진행되는 축 설정 ‣ out : ndarray, 추가된 배열 출력 값 (axis 지정이 없다면 1D Array 형태로 출력) 예제(Example) import numpy as np np = [] np.insert(0, 1) print('1st insert data : ', np) np.insert(0, 2) print('2nd insert dat..
배열 요소 추가 함수(Append Function) numpy.append(arr, values, axis=None) 입력 배열 마지막에 요소를 추가해주는 함수입니다. ▪Parameters ‣ arr : 입력 배열, ‣ values : 추가할 값, ‣ axis : 축 설정(선택 사항), 계산이 진행되는 축 설정 ‣ append : ndarray, 추가된 배열 출력 값 (axis 지정이 없다면 1D Array 형태로 출력) 예제(Example) import numpy as np np = [] np.append(1) np.append(2) np.append(3) np.append(4) np.append(5) print(np) Result [1, 2, 3, 4, 5] import numpy as np np =..
이번 시간에는 LabVIEW 배열(Array) 타입에 대해 알아보도록 하겠습니다. LabVIEW 기본 데이터 타입 3가지(숫자, 문자, 불리언)에 대해 모르시는 분들께서는 이전 포스팅(Tutorial 03-05)을 먼저 참고해주시고 본문을 읽는 것을 추천 드립니다. 배열(Array) 배열(Array)이란 동일한 원소들을 하나로 묶은 데이터 타입을 말하며 번호(인덱스)와 이에 대응하는 데이터들로 이루어져 있습니다. LabVIEW에서의 배열 상수로 배열의 구성을 살펴보면 각 칸마다 데이터 값이 들어가 있으며 제일 좌측 상단에 숫자 0으로 시작하는 위치 정보를 나타내는 인덱스(Index) 정보가 포함되어 있습니다. 배열에서 데이터 원소의 위치 정보를 나타내는데 필요한 인덱스(Index) 개수에 따라 1차원(n..
A cluster array contains information on DAQ devices on different machines, including the names of the devices, and a Boolean showing whether the machine is connected. Which of the following diagrams will generate a 1D array of all DAQ devices on all connected machines? 1. 2. 3. 4. 정답 보기는 아래 더보기 클릭 더보기 정답 : 4번 서로 다른 시스템에 있는 DAQ 디바이스에 대한 정보와 연결 여부를 나타내는 불리언, 디바이스 이름을 포함한 클러스터 배열이 있다. 이중에서 연결된 DAQ ..
What are the dimensionalities of Output 1 and Output 2? Output 1: Scalar, Output 2: 1D Array Output 1: 1D Array, Output 2: Scalar Output 1: 1D Array, Output 2: 2D Array Output 1: Scalar, Output 2: 2D Array 정답 보기는 아래 더보기 클릭 더보기 정답 : 1. Output 1: Scalar, Output 2: 1D Array 배열 데이터를 반복문(For 또는 While 문)에 입력으로 넣어줄 때 오토인덱싱(AutoIndexing) 활성화와 비활성에 따른 루프 안쪽의 데이터의 타입을 맞추는 문제이다. 입력 터미널쪽을 자세히보면 우리가 흔히 텍스트 언..
Which code will split Numeric Array into values above and below 0.5 and place values in the correct indicator? 1. 2. 3. 4. 정답 보기는 아래 더보기 클릭 더보기 정답 : 3. AutoIndexing을 통하여 0.5보다 넘는 값과 0.5보다 낮은 값을 각각 분리하는 코드를 찾는 문제이다. 먼저 0.5보다 큰 값과 0.5보다 낮은 값에 대해 각각 비교하는 코드는 3번과 4번이 되겠다. 비교 연산자 후 not 게이트가 적용된 와이어와 적용되지않은 와이어가 사용된 코드를 찾으면 된다. 그 다음 출력 터미널에 조건적 설정을 통하여 0.5가 넘는 값과 0.5보다 작은 값을 출력으로 AutoIndexing하는 코드를 찾으..
Given the Starting Array, which of the following pieces of code would return the Resulting Array? 1. 2. 3. 4. 정답 보기는 아래 더보기 클릭 더보기 정답 : 2. 입출력에 대한 VI 실행 결과를 보고 알맞은 코드를 선택하는 문제이다. 입력 배열 [5, 3, 8, 2, 7, 9, 4, 1]에서 코드가 실행이되고나면 [8, 2, 7, 9]만 출력으로 나오기에 3번째 데이터부터 길이 4만큼을 자른 것을 보고 [배열로부터 삭제] 노드를 사용한 2번이 정답이다. ※ 다른 보기 답안 1번 코드 [배열로부터 대체] 함수 사용, 결과 값 : [5, 3, 4, 2, 7, 9, 4, 1] 3번 코드 [배열 차원 변경] 함수 사용, 결과 ..