NumPy로 True 또는 False로만 이루어진 배열 만들기

np.ones()와 np.all() 사용:

import numpy as np

# 모든 값이 True인 배열 생성
array_true = np.ones(10)
print(array_true)  # 출력: [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]

# 모든 값이 True인지 확인
is_all_true = np.all(array_true)
print(is_all_true)  # 출력: True

# 모든 값이 False인 배열 생성
array_false = np.zeros(10)
print(array_false)  # 출력: [0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]

# 모든 값이 False인지 확인
is_all_false = np.all(array_false)
print(is_all_false)  # 출력: False

np.full() 사용:

import numpy as np

# 모든 값이 True인 배열 생성
array_true = np.full(10, True)
print(array_true)  # 출력: [ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]

# 모든 값이 False인 배열 생성
array_false = np.full(10, False)
print(array_false)  # 출력: [False False False False False False False False False False]

np.where() 사용:

import numpy as np

# 조건에 따라 True 또는 False 배열 생성
array_true = np.where(np.arange(10) % 2 == 0, True, False)
print(array_true)  # 출력: [ True  False  True  False  True  False  True  False  True  False]

리스트 사용:

import numpy as np

# 리스트를 이용하여 True 또는 False 배열 생성
array_true = np.array([True] * 10)
print(array_true)  # 출력: [ True  True  True  True  True  True  True  True  True  True]

array_false = np.array([False] * 10)
print(array_false)  # 출력: [False False False False False False False False False False]

위와 같은 방법 외에도 다양한 함수와 기법을 활용하여 NumPy 배열을 만들 수 있습니다. 상황에 맞는 방법을 선택하여 사용하면 됩니다.

참고:

• 다른 프로그래밍 언어로 NumPy 배열을 만드는 방법도 알아볼 수 있습니다.

NumPy로 True 또는 False로만 이루어진 배열 만들기: 예제 코드

np.ones()와 np.all() 사용

import numpy as np

# 모든 값이 True인 배열 생성
array_true = np.ones(10)
print(f"모든 값이 True인 배열:\n{array_true}")

# 모든 값이 True인지 확인
is_all_true = np.all(array_true)
print(f"모든 값이 True인지 확인: {is_all_true}")

# 모든 값이 False인 배열 생성
array_false = np.zeros(10)
print(f"\n모든 값이 False인 배열:\n{array_false}")

# 모든 값이 False인지 확인
is_all_false = np.all(array_false)
print(f"모든 값이 False인지 확인: {is_all_false}")

np.full() 사용

import numpy as np

# 모든 값이 True인 배열 생성
array_true = np.full(10, True)
print(f"모든 값이 True인 배열:\n{array_true}")

# 모든 값이 False인 배열 생성
array_false = np.full(10, False)
print(f"\n모든 값이 False인 배열:\n{array_false}")

np.where() 사용

import numpy as np

# 조건에 따라 True 또는 False 배열 생성
array_true = np.where(np.arange(10) % 2 == 0, True, False)
print(f"조건에 따라 True 또는 False인 배열:\n{array_true}")

리스트 사용

import numpy as np

# 리스트를 이용하여 True 또는 False 배열 생성
array_true = np.array([True] * 10)
print(f"리스트를 이용하여 True 배열:\n{array_true}")

array_false = np.array([False] * 10)
print(f"\n리스트를 이용하여 False 배열:\n{array_false}")

• 출력 결과는 Python 버전 및 설정에 따라 다를 수 있습니다.

NumPy로 True 또는 False 배열 만들기: 대체 방법

np.empty()와 == 연산자 사용:

import numpy as np

# 빈 배열 생성
array_empty = np.empty(10)

# 모든 값을 True로 설정
array_empty[:] = True
print(f"모든 값이 True인 배열:\n{array_empty}")

# 모든 값을 False로 설정
array_empty[:] = False
print(f"\n모든 값이 False인 배열:\n{array_empty}")

np.arange()와 np.mod() 사용:

import numpy as np

# 0부터 9까지 범위 생성
array_range = np.arange(10)

# 짝수 인덱스는 True, 홀수 인덱스는 False로 설정
array_true_false = array_range % 2 == 0
print(f"조건에 따라 True 또는 False인 배열:\n{array_true_false}")

np.random.choice() 사용:

import numpy as np

# True 또는 False를 랜덤하게 10개 생성
array_random = np.random.choice([True, False], size=10)
print(f"랜덤 True/False 배열:\n{array_random}")

Pandas와 연동:

import pandas as pd

# Pandas Series 생성
series = pd.Series([True] * 10)

# NumPy 배열로 변환
array_true = series.to_numpy()
print(f"리스트를 이용하여 True 배열:\n{array_true}")

# 모든 값을 False로 변환
series[:] = False
array_false = series.to_numpy()
print(f"\n리스트를 이용하여 False 배열:\n{array_false}")

• 위 코드는 예시이며, 상황에 맞게 수정해야 할 수도 있습니다.
• NumPy 배열 생성 방법은 다양하며, 가장 적합한 방법은 상황에 따라 다릅니다.
• 성능과 코드 가독성을 고려하여 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

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