NumPy 배열의 원소 제자리 유형 변환
때때로 배열의 데이터 유형을 변경하면서 원본 배열을 유지해야 할 수도 있습니다. 이러한 경우 in-place
유형 변환을 수행할 수 있습니다. in-place
유형 변환은 원본 배열의 데이터 유형을 직접 변경하며 새로운 배열을 반환하지 않습니다.
in-place
유형 변환을 수행하는 방법:
- 원본 배열을 참조하는 변수를 만듭니다.
astype()
함수를 사용하여 원하는 데이터 유형을 지정합니다.inplace
인수를True
로 설정합니다.
예를 들어, 다음 코드는 arr
배열의 모든 원소를 실수 유형으로 변환합니다.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
arr.astype(np.float64, inplace=True)
print(arr) # [1. 2. 3. 4. 5.]
inplace
인수를 생략하면 astype()
함수는 새로운 배열을 반환합니다.
new_arr = arr.astype(np.float64)
print(new_arr) # [1. 2. 3. 4. 5.]
print(arr) # [1 2 3 4 5]
위 코드에서 new_arr
은 새로운 배열이고 arr
은 원본 배열 그대로 유지됩니다.
in-place
유형 변환을 사용할 때 주의해야 할 사항:
in-place
유형 변환은 원본 배열을 직접 변경하기 때문에 주의해야 합니다. 실수로 원본 배열을 변경할 수 없는 경우 새로운 배열을 만들어 데이터 유형을 변환하는 것이 좋습니다.in-place
유형 변환은 일부 NumPy 함수에서 지원되지 않을 수 있습니다. 함수 문서를 확인하여inplace
인수를 지원하는지 확인하십시오.
in-place
유형 변환의 장점:
- 새로운 배열을 할당하고 복사할 필요가 없어 메모리 사용량을 줄일 수 있습니다.
- 일부 연산에서 성능 향상을 제공할 수 있습니다.
- 실수로 원본 배열을 변경할 수 있습니다.
- 일부 NumPy 함수에서 지원되지 않을 수 있습니다.
예제 코드
import numpy as np
# 1. 배열 만들기
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 2. 원소 제자리 유형 변환 (실수형으로 변환)
arr.astype(np.float64, inplace=True)
print(arr) # [1. 2. 3. 4. 5.]
# 3. 원소 제자리 유형 변환 (정수형으로 변환)
arr.astype(np.int32, inplace=True)
print(arr) # [1 2 3 4 5]
# 4. 원소 제자리 유형 변환 (문자열형으로 변환)
arr.astype(np.str, inplace=True)
print(arr) # ['1' '2' '3' '4' '5']
위 코드에서 arr
배열은 처음에는 정수형입니다. astype()
함수를 사용하여 배열의 데이터 유형을 실수형, 정수형, 문자열형으로 순서대로 변경합니다. inplace
인수를 True
로 설정하면 원본 배열이 직접 변경되고 새로운 배열이 반환되지 않습니다.
다음 코드는 in-place
유형 변환을 사용하여 특정 조건을 충족하는 배열 원소만 변환하는 방법을 보여줍니다.
import numpy as np
# 1. 배열 만들기
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 2. 2보다 큰 원소를 실수형으로 변환
arr[arr > 2] = arr[arr > 2].astype(np.float64)
print(arr) # [1. 2. 3. 4. 5.]
새로운 배열을 만들고 원하는 데이터 유형으로 원본 배열의 값을 복사하는 가장 간단한 방법입니다. 이 방법은 다음과 같이 수행할 수 있습니다.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = arr.astype(np.float64)
print(new_arr) # [1. 2. 3. 4. 5.]
print(arr) # [1 2 3 4 5]
장점:
- 간단하고 이해하기 쉽습니다.
- 원본 배열을 변경하지 않습니다.
단점:
- 새로운 배열을 할당하고 복사해야 하기 때문에 메모리 사용량이 더 많이 소요될 수 있습니다.
view 함수 사용:
view
함수를 사용하여 원본 배열의 다른 데이터 유형 표현을 만들 수 있습니다. 이 표현은 원본 배열의 동일한 데이터를 참조하지만 다른 데이터 유형으로 해석됩니다. 다음과 같이 수행할 수 있습니다.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
new_arr = arr.view(np.float64)
print(new_arr) # [1. 2. 3. 4. 5.]
print(arr) # [1 2 3 4 5]
위 코드에서 new_arr
은 arr
배열의 다른 데이터 유형 표현입니다. new_arr
은 arr
과 동일한 데이터를 참조하지만 실수형으로 해석됩니다.
- 새로운 배열을 할당하지 않아도 되므로 메모리 사용량이 줄어듭니다.
view
함수가 지원하지 않는 일부 데이터 유형 변환이 있을 수 있습니다.- 원본 배열을 수정하면
view
배열도 영향을 받습니다.
특수 함수 사용:
특정 데이터 유형 변환에 대한 특수 함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 문자열을 실수형으로 변환하려면 np.fromstring()
함수를 사용할 수 있습니다. 다음과 같이 수행할 수 있습니다.
import numpy as np
arr = np.array(['1', '2', '3', '4', '5'])
new_arr = np.fromstring(arr, dtype=np.float64)
print(new_arr) # [1. 2. 3. 4. 5.]
위 코드에서 new_arr
은 arr
배열의 값을 실수형으로 변환한 새 배열입니다.
- 특정 데이터 유형 변환에 대해 최적화된 성능을 제공할 수 있습니다.
- 모든 데이터 유형 변환에 대해 특수 함수가 있는 것은 아닙니다.
- 함수 이름과 사용 방법을 기억하기 어려울 수 있습니다.
사용할 방법을 결정할 때는 각 방법의 장점과 단점을 고려해야 합니다.
- 원본 배열을 변경할지 여부
- 새로운 배열을 할당하고 복사할 수 있는지 여부
- 사용하는 NumPy 함수가
inplace
인수를 지원하는지 여부
python numpy