Numpy 배열에 Type Hinting / Annotation 적용하기 (PEP 484)
2024-07-27
Python, Python-3.x, Numpy와 관련된 Type Hinting / Annotation (PEP 484) for numpy.ndarray 프로그래밍 해설
Python에서 Type Hinting / Annotation은 변수의 자료형을 명시적으로 정의하는 기능입니다. PEP 484는 이 기능을 Numpy 배열 (numpy.ndarray)에 적용하는 방법을 정의합니다.
Numpy 배열에 Type Hinting / Annotation 적용
from typing import Any, Tuple
# 1. 단순한 자료형
data: np.ndarray[int] = np.array([1, 2, 3])
# 2. 튜플 자료형
points: np.ndarray[Tuple[int, float]] = np.array([(1, 2.5), (3, 4.1)])
# 3. Any 자료형 (모든 자료형 허용)
mixed_data: np.ndarray[Any] = np.array([1, "hello", True])
Type Hinting / Annotation의 장점
- 코드 가독성 향상
- 개발 오류 방지
- 타입 검사 및 추론 기능 제공
- IDE 자동 완성 및 정적 코드 분석 기능 향상
추가 정보
- Numpy 배열에 Type Hinting / Annotation을 적용하는 방법은 다양합니다. 위 코드는 몇 가지 예시입니다.
- Numpy 배열의 자료형을 검사하려면
type()또는isinstance()함수를 사용할 수 있습니다. - IDE 설정에 따라 Type Hinting / Annotation 기능을 활성화해야 합니다.
예시 코드
from typing import Any, Tuple
def my_function(data: np.ndarray[int]) -> np.ndarray[float]:
"""
정수 배열을 입력으로 받아 실수 배열을 반환하는 함수
"""
return data.astype(np.float64)
# 함수 사용 예시
data = np.array([1, 2, 3])
result = my_function(data)
print(result) # [1. 2. 3.]
예제 코드
from typing import Any, Tuple
# 1. Numpy 배열 정의 및 Type Hinting
data: np.ndarray[int] = np.array([1, 2, 3])
points: np.ndarray[Tuple[int, float]] = np.array([(1, 2.5), (3, 4.1)])
# 2. Numpy 배열 연산 및 Type Hinting
sum_data: np.ndarray[int] = data.sum() # 타입 검사: 결과는 int 배열
mean_points: np.ndarray[Tuple[float, float]] = points.mean(axis=0) # 타입 검사: 결과는 float 튜플 배열
# 3. Numpy 함수 사용 및 Type Hinting
def my_function(data: np.ndarray[int]) -> np.ndarray[float]:
"""
정수 배열을 입력으로 받아 실수 배열을 반환하는 함수
"""
return data.astype(np.float64)
# 함수 사용 예시
result: np.ndarray[float] = my_function(data) # 타입 검사: 결과는 float 배열
# 4. Numpy 배열 자료형 검사
print(f"data type: {type(data)}") # 출력: data type: <class 'numpy.ndarray'>
print(f"points type: {type(points)}") # 출력: points type: <class 'numpy.ndarray'>
# 5. Numpy 배열 내용 출력
print(f"data: {data}") # 출력: data: [1 2 3]
print(f"points: {points}") # 출력: points: [(1, 2.5) (3, 4.1)]
print(f"sum_data: {sum_data}") # 출력: sum_data: 6
print(f"mean_points: {mean_points}") # 출력: mean_points: (2.0, 3.3)
print(f"result: {result}") # 출력: result: [1. 2. 3.]
- 예시 코드는 Numpy 배열에 Type Hinting / Annotation을 적용하는 다양한 방법을 보여줍니다.
type()함수와isinstance()함수를 사용하여 Numpy 배열의 자료형을 검사하는 방법도 설명합니다.
Numpy 배열 Type Hinting / Annotation 대체 방법
np.typing 모듈 사용
Numpy 1.20 이상 버전을 사용하면 np.typing 모듈을 사용하여 Numpy 배열의 자료형을 명시적으로 정의할 수 있습니다.
from numpy.typing import NDArray
data: NDArray[int] = np.array([1, 2, 3])
points: NDArray[Tuple[int, float]] = np.array([(1, 2.5), (3, 4.1)])
typing.cast() 함수 사용
typing.cast() 함수를 사용하여 Numpy 배열의 자료형을 변환할 수 있습니다.
from typing import cast
data = np.array([1, 2, 3])
data_casted: np.ndarray[int] = cast(np.ndarray[int], data)
__annotations__ 속성 사용
클래스의 __annotations__ 속성을 사용하여 클래스 속성의 자료형을 명시적으로 정의할 수 있습니다.
from typing import Any, Tuple
class MyClass:
def __init__(self, data: np.ndarray[int], points: np.ndarray[Tuple[int, float]]):
self.data = data
self.points = points
# 객체 생성
my_object = MyClass(np.array([1, 2, 3]), np.array([(1, 2.5), (3, 4.1)]))
mypy 타입 검사 도구 사용
mypy 타입 검사 도구를 사용하여 코드의 자료형을 검사할 수 있습니다.
# mypy my_code.py
주의 사항
- Numpy 배열의 자료형을 명시적으로 정의하면 코드의 가독성과 안정성을 향상시킬 수 있지만, 코드의 복잡성을 증가시킬 수도 있습니다.
- Numpy 배열의 자료형을 명시적으로 정의하기 전에 Numpy 배열의 자료형에 대한 충분한 이해가 필요합니다.
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