NumPy 배열에 비숫자 값이 하나라도 있는지 확인하는 방법

2024-07-27

NumPy 배열에 비숫자 값이 하나라도 있는지 확인하는 방법

NumPy 배열에 NaN(Not a Number) 값이 있는지 확인하는 가장 간단한 방법은 np.isnan() 함수를 사용하는 것입니다. np.isnan() 함수는 배열의 각 요소를 검사하고 NaN 값이면 True, 그렇지 않으면 False를 반환합니다.

import numpy as np

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5])

# NaN 값 확인
is_nan_exists = np.isnan(arr).any()

# 결과 출력
print(is_nan_exists)  # True

np.isfinite() 함수 사용

np.isfinite() 함수는 배열의 각 요소가 유한한 숫자인지 확인하는 데 사용됩니다. 유한한 숫자인 경우 True, 그렇지 않으면 False를 반환합니다. NaN과 무한대(inf)는 유한한 숫자가 아닙니다.

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5, np.inf])

# 유한한 숫자인지 확인
is_finite_exists = np.isfinite(arr).all()

# 결과 출력
print(is_finite_exists)  # False

np.all() 및 np.any() 함수 사용

np.all() 함수는 배열의 모든 요소가 True인 경우 True를 반환합니다. np.any() 함수는 배열의 하나라도 요소가 True인 경우 True를 반환합니다.

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 모든 요소가 숫자인지 확인
is_all_numeric = np.all(~np.isnan(arr))

# 하나라도 비숫자 값이 있는지 확인
is_any_non_numeric = np.any(np.isnan(arr))

# 결과 출력
print(is_all_numeric)  # True
print(is_any_non_numeric)  # False

반복문 사용

위의 방법들을 사용하지 않고 직접 반복문을 사용하여 배열의 각 요소를 검사할 수도 있습니다.

import numpy as np

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, "a", 5])

# 비숫자 값 확인
is_non_numeric_exists = False
for element in arr:
    if not isinstance(element, (int, float, complex)):
        is_non_numeric_exists = True
        break

# 결과 출력
print(is_non_numeric_exists)  # True

사용자 정의 함수 사용

위의 방법들을 참고하여 필요에 따라 사용자 정의 함수를 만들 수 있습니다.

import numpy as np

def is_non_numeric(element):
    return not isinstance(element, (int, float, complex))

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, "a", 5])

# 비숫자 값 확인
is_non_numeric_exists = np.any(np.vectorize(is_non_numeric)(arr))

# 결과 출력
print(is_non_numeric_exists)  # True


예제 코드: NumPy 배열에 비숫자 값이 하나라도 있는지 확인하는 방법

import numpy as np

# 예시 1: np.isnan() 함수 사용

# 배열 생성
arr1 = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5])

# NaN 값 확인
is_nan_exists1 = np.isnan(arr1).any()

# 결과 출력
print(f"예시 1: NaN 값 존재 여부 - {is_nan_exists1}")  # 예시 1: NaN 값 존재 여부 - True

# 예시 2: np.isfinite() 함수 사용

# 배열 생성
arr2 = np.array([1, 2, 3, np.nan, 5, np.inf])

# 유한한 숫자인지 확인
is_finite_exists2 = np.isfinite(arr2).all()

# 결과 출력
print(f"예시 2: 유한한 숫자만 존재 여부 - {is_finite_exists2}")  # 예시 2: 유한한 숫자만 존재 여부 - False

# 예시 3: np.all() 및 np.any() 함수 사용

# 배열 생성
arr3 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 모든 요소가 숫자인지 확인
is_all_numeric3 = np.all(~np.isnan(arr3))

# 하나라도 비숫자 값이 있는지 확인
is_any_non_numeric3 = np.any(np.isnan(arr3))

# 결과 출력
print(f"예시 3: 모든 요소가 숫자인지 - {is_all_numeric3}")  # 예시 3: 모든 요소가 숫자인지 - True
print(f"예시 3: 하나라도 비숫자 값이 있는지 - {is_any_non_numeric3}")  # 예시 3: 하나라도 비숫자 값이 있는지 - False

# 예시 4: 반복문 사용

# 배열 생성
arr4 = np.array([1, 2, 3, "a", 5])

# 비숫자 값 확인
is_non_numeric_exists4 = False
for element in arr4:
    if not isinstance(element, (int, float, complex)):
        is_non_numeric_exists4 = True
        break

# 결과 출력
print(f"예시 4: 비숫자 값 존재 여부 - {is_non_numeric_exists4}")  # 예시 4: 비숫자 값 존재 여부 - True

# 예시 5: 사용자 정의 함수 사용

def is_non_numeric(element):
    return not isinstance(element, (int, float, complex))

# 배열 생성
arr5 = np.array([1, 2, 3, "a", 5])

# 비숫자 값 확인
is_non_numeric_exists5 = np.any(np.vectorize(is_non_numeric)(arr5))

# 결과 출력
print(f"예시 5: 비숫자 값 존재 여부 - {is_non_numeric_exists5}")  # 예시 5: 비숫자 값 존재 여부 - True
  • 이 예시 코드는 NumPy 배열에 비숫자 값이 하나라도 있는지 확인하는 다양한 방법을 보여줍니다.
  • 사용 목적에 맞는 방법을 선택하여 사용하세요.


NumPy 배열에 비숫자 값이 하나라도 있는지 확인하는 대체 방법

np.str() 또는 np.astype(str) 사용

np.str() 또는 np.astype(str) 함수를 사용하여 배열의 모든 요소를 문자열로 변환합니다. 비숫자 값은 문자열로 변환될 때 오류가 발생하므로, 오류 발생 여부를 확인하여 비숫자 값이 있는지 판단할 수 있습니다.

import numpy as np

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, "a", 5])

try:
    # 모든 요소를 문자열로 변환
    str_arr = np.str(arr)
except ValueError:
    # 비숫자 값 존재
    is_non_numeric_exists = True
else:
    # 비숫자 값 없음
    is_non_numeric_exists = False

# 결과 출력
print(f"비숫자 값 존재 여부 - {is_non_numeric_exists}")  # 비숫자 값 존재 여부 - True

np.char.isnumeric() 함수 사용

np.char.isnumeric() 함수는 배열의 각 요소가 숫자인지 확인하는 데 사용됩니다. 숫자인 경우 True, 그렇지 않으면 False를 반환합니다.

import numpy as np

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, "a", 5])

# 숫자인지 확인
is_numeric_arr = np.char.isnumeric(arr)

# 비숫자 값 존재 여부 확인
is_non_numeric_exists = ~np.all(is_numeric_arr)

# 결과 출력
print(f"비숫자 값 존재 여부 - {is_non_numeric_exists}")  # 비숫자 값 존재 여부 - True

np.vectorize() 및 사용자 정의 함수 사용

사용자 정의 함수를 만들어 비숫자 값을 판단하고, np.vectorize() 함수를 사용하여 배열의 각 요소에 적용할 수 있습니다.

import numpy as np

def is_non_numeric(element):
    return not isinstance(element, (int, float, complex))

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, "a", 5])

# 비숫자 값 확인
is_non_numeric_exists = np.any(np.vectorize(is_non_numeric)(arr))

# 결과 출력
print(f"비숫자 값 존재 여부 - {is_non_numeric_exists}")  # 비숫자 값 존재 여부 - True

np.where() 함수 사용

np.where() 함수를 사용하여 비숫자 값의 위치를 찾고, 위치 정보를 사용하여 비숫자 값이 있는지 확인할 수 있습니다.

import numpy as np

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, "a", 5])

# 비숫자 값 위치 찾기
non_numeric_indices = np.where(~np.char.isnumeric(arr))[0]

# 비숫자 값 존재 여부 확인
is_non_numeric_exists = len(non_numeric_indices) > 0

# 결과 출력
print(f"비숫자 값 존재 여부 - {is_non_numeric_exists}")  # 비숫자 값 존재 여부 - True

참고:

  • 위의 대체 방법들은 각각 장단점이 있습니다.

python numpy


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