이 랩에서는 Python 반복 가능 객체를 사용하여 ndarray 를 생성하는 데 사용되는 NumPy 의 fromiter() 함수에 대해 다룹니다. 이 함수의 구문, 매개변수 및 반환 값과 함께 코드 예제를 설명합니다.
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다음 코드를 사용하여 NumPy 라이브러리를 가져오는 것으로 시작합니다.
import numpy as np여기서 np는 코드 전체에서 사용할 NumPy 라이브러리의 별칭입니다.
이 단계에서는 나중에 ndarray 를 생성하는 데 사용될 Python 반복 가능 객체를 생성합니다. 리스트, 튜플 및 제너레이터를 포함한 모든 반복 가능 객체를 생성할 수 있습니다. 이 예제에서는 정수 리스트를 생성합니다.
a = [0, 2, 4, 9, 10, 8]이제 다음과 같이 fromiter() 함수를 사용하여 ndarray 를 생성할 수 있습니다.
it = iter(a)
x = np.fromiter(it, dtype=float)여기서 먼저 반복 가능 객체 a를 iter() 함수에 전달하여 이터레이터 객체 it를 생성합니다. 그런 다음 이 이터레이터 객체를 생성하려는 배열의 데이터 유형 (float) 과 함께 fromiter() 함수에 전달합니다.
다음 코드를 사용하여 출력 배열과 해당 데이터 유형을 표시할 수 있습니다.
print("The output array is :")
print(x)
print("The type of output array is:")
print(type(x))여기서는 먼저 출력 배열을 출력한 다음 해당 데이터 유형을 출력합니다.
count 매개변수를 지정하여 fromiter() 함수의 성능을 향상시킬 수 있다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 이 매개변수를 사용하면 fromiter() 함수가 필요에 따라 크기를 조정하는 대신 출력 배열을 미리 할당할 수 있습니다. count 매개변수는 배열의 버퍼에서 읽을 항목 수를 나타냅니다. count 매개변수는 다음과 같이 지정할 수 있습니다.
x = np.fromiter(a, dtype=float, count=len(a))여기서는 반복 가능 객체 a를 데이터 유형 float 및 항목 수인 len(a)와 함께 전달합니다.
이 랩에서는 Python 반복 가능 객체를 사용하여 ndarray 를 생성하는 데 사용되는 NumPy fromiter() 함수를 다루었습니다. 이 함수의 구문, 매개변수 및 반환 값을 설명했습니다. 또한 이 함수를 사용하여 배열을 생성하는 방법을 보여주는 코드 예제를 제공했습니다. 이 랩에 설명된 단계를 따르면 이제 NumPy 에서 fromiter() 함수를 사용하는 방법에 대한 이해를 높일 수 있습니다.