NumPy 배열의 원소 제자리 유형 변환: 대체 방법

2024-05-16

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:

  1. 원본 배열을 참조하는 변수를 만듭니다.
  2. astype() 함수를 사용하여 원하는 데이터 유형을 지정합니다.
  3. inplace 인수를 True로 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_arr은 새로운 배열이고 arr은 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 확인하여 inplace 인수를 지원하는지 확인하십시오.
  • 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.

in-place 유형 변환을 사용할지 여부를 결정할 때는 위의 장점과 단점을 고려해야 합니다.




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 True로 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.]

위 코드에서 arr 배열의 2보다 큰 모든 원소는 in-place 유형 변환을 사용하여 실수형으로 변환됩니다.




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.

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_arrarr 배열의 다른 데이터 유형 표현입니다. new_arrarr과 동일한 데이터를 참조하지만 실수형으로 해석됩니다.

  • 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_arrarr 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.

  • 새로운 배열을 할당하고 복사할 수 있는지 여부
  • 사용하는 NumPy 함수가 inplace 인수를 지원하는지 여부

일반적으로 원본 배열을 변경할 수 있고 새로운 배열을 할당하고 복사하는 데 필요한 추가 오버헤드를 줄일 수 있다면 in-place 유형 변환을 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 원본 배열을 유지해야 하거나 inplace 인수를 지원하지 않는 NumPy 함수를 사용하는 경우 다른 방법을 사용하는 것이 좋습니다.


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