Python과 NumPy를 사용하여 NaN으로 채워진 NumPy 행렬 생성하기

Python과 NumPy를 사용하여 NaN으로 채워진 NumPy 행렬 생성하기

• numpy: NumPy 배열 및 행렬 작업을 위한 기본 라이브러리
• random: 무작위 수 생성을 위한 라이브러리 (선택 사항)

단계:

1. NumPy 가져오기:

import numpy as np

1. 행렬 크기 지정:

행 = 5
열 = 3

1. NaN으로 채워진 행렬 생성:

행렬 = np.nan * np.ones((행, 열))

설명:

• np.nan은 NumPy에서 NaN(Not a Number) 값을 나타냅니다.
• np.ones 함수는 모든 원소가 1인 행렬을 생성합니다.
• * 연산자는 각 원소를 곱합니다.
• (행, 열) 튜플은 행렬의 크기를 지정합니다.

예시:

import numpy as np

행 = 5
열 = 3

행렬 = np.nan * np.ones((행, 열))

print(행렬)

출력:

[[nan nan nan]
 [nan nan nan]
 [nan nan nan]
 [nan nan nan]
 [nan nan nan]]

변형:

• 특정 값으로 채우려면 np.full 함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 모든 원소를 5로 채우려면 다음과 같이 합니다.

행렬 = np.full((행, 열), 5)

• 무작위 NaN 값으로 채우려면 np.random.rand 함수를 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 각 원소가 0과 1 사이의 균일한 난수이고 50% 확률로 NaN인 행렬을 만들려면 다음과 같이 합니다.

행렬 = np.random.rand(행, 열)
행렬[np.random.rand(행, 열) < 0.5] = np.nan

참고:

• NaN은 데이터 누락 또는 유효하지 않음을 나타내는 데 사용됩니다. 데이터 분석에서 NaN을 올바르게 처리하는 것이 중요합니다.

예제 코드

import numpy as np

# 행렬 크기 지정
행 = 5
열 = 3

# NaN으로 채워진 행렬 생성
행렬 = np.nan * np.ones((행, 열))

# 행렬 출력
print(행렬)

[[nan nan nan]
 [nan nan nan]
 [nan nan nan]
 [nan nan nan]
 [nan nan nan]]

• 특정 값으로 채우기:

# 모든 원소를 5로 채우기
행렬 = np.full((행, 열), 5)

# 행렬 출력
print(행렬)

[[5 5 5]
 [5 5 5]
 [5 5 5]
 [5 5 5]
 [5 5 5]]

• 무작위 NaN 값으로 채우기:

# 각 원소가 0과 1 사이의 균일한 난수이고 50% 확률로 NaN인 행렬 생성
행렬 = np.random.rand(행, 열)
행렬[np.random.rand(행, 열) < 0.5] = np.nan

# 행렬 출력
print(행렬)

(각 실행마다 결과가 다를 수 있습니다.)

[[nan 0.78431375 0.93879122]
 [0.12345678 nan nan]
 [0.43219876  nan 0.65432109]
 [nan nan nan]
 [nan 0.23456789  nan]]

대체 방법: Python과 NumPy를 사용하여 NaN으로 채워진 NumPy 행렬 생성

np.empty 함수 사용:

import numpy as np

행 = 5
열 = 3

# NaN으로 채워진 행렬 생성
행렬 = np.empty((행, 열))
행렬[:] = np.nan

# 행렬 출력
print(행렬)

• np.empty 함수는 메모리 공간을 할당하지만 값을 초기화하지 않은 행렬을 생성합니다.
• [:] 슬라이싱을 사용하여 모든 원소를 NaN으로 설정합니다.

np.isnan 함수 사용:

import numpy as np

행 = 5
열 = 3

# 0으로 채워진 행렬 생성
행렬 = np.zeros((행, 열))

# NaN으로 변환
행렬[np.isnan(행렬)] = np.nan

# 행렬 출력
print(행렬)

• np.isnan 함수는 각 원소가 NaN인지 확인합니다.

리스트 활용:

import numpy as np

행 = 5
열 = 3

# NaN으로 채워진 리스트 생성
리스트 = [np.nan] * (행 * 열)

# 리스트를 NumPy 행렬로 변환
행렬 = np.array(리스트).reshape((행, 열))

# 행렬 출력
print(행렬)

• [np.nan] * (행 * 열) 표현식은 np.nan 값으로 채워진 길이가 행 * 열인 리스트를 생성합니다.
• np.array 함수는 리스트를 NumPy 배열로 변환합니다.
• reshape 메서드는 배열을 원하는 모양(행, 열)으로 변형합니다.

주의 사항:

• 위 방법들은 모두 동일한 결과를 생성하지만 성능 측면에서 차이가 있을 수 있습니다.
• 특정 상황에 따라 어떤 방법이 가장 적합한지 판단해야 합니다.