Numpy를 사용한 데이터 유형 변환에 대한 실용적인 팁과 사례 연구

numpy 데이터 유형 변환에 대한 실용 팁 및 사례 분석

소개:
데이터 분석 및 과학 컴퓨팅 과정에서 다양한 컴퓨팅 요구에 적응하기 위해 데이터 유형 변환이 필요한 경우가 종종 있습니다. Python에서 일반적으로 사용되는 과학 컴퓨팅 라이브러리인 numpy는 풍부한 데이터 유형 변환 기능과 방법을 제공합니다. 이 기사에서는 numpy의 데이터 유형 변환에 대한 실제 기술을 소개하고 사례 분석을 통해 특정 응용 프로그램을 보여줍니다.

1. 데이터 유형 변환의 배경과 의미
데이터 분석 및 과학적 계산을 수행할 때 데이터 유형에 따라 처리 방법과 계산 방법이 다를 수 있습니다. 예를 들어, 평균이나 합계를 계산할 때 데이터 유형이 정수인 경우 소수 부분의 정밀도가 손실될 수 있으며, 데이터 유형이 부동 소수점 숫자인 경우 컴퓨팅 리소스가 낭비될 수 있습니다. 따라서 계산 효율성을 높이고 메모리 오버헤드를 줄이며 계산 정확도를 높이려면 적절한 데이터 유형을 선택하고 변환하는 것이 매우 중요합니다.

2. numpy의 데이터 유형
numpy에서 데이터 유형은 데이터의 저장 방법과 계산 규칙을 ​​정의하는 dtype 객체로 표현됩니다. Numpy는 일반적으로 사용되는 다음과 같은 데이터 유형을 제공합니다:

• int8, int16, int32, int64: 각각 1, 2, 4 및 8바이트를 차지하는 부호 있는 정수 유형
• uint8, uint16, uint32, uint64: 부호 없는 정수 유형 각각 1, 2, 4 및 8바이트를 차지합니다.
• float16, float32, float64, float128: 부동 소수점 유형, 각각 2, 4, 8 및 16바이트를 차지합니다.
• bool: 부울 유형, 1워드 섹션을 차지합니다.
• char: 문자 유형, 1바이트 차지
• complex64, complex128: 복합 유형, 각각 8바이트와 16바이트 차지.

3. numpy 데이터 유형 변환 방법 및 기법

1. astype() 메서드: astype() 메서드를 통해 배열의 모든 요소를 ​​지정된 유형으로 변환할 수 있습니다. 다음은 샘플 코드입니다.

import numpy as np

부동 소수점 숫자 배열 만들기

arr_float = np.array([1.2, 2.3, 3.4, 4.5])

배열 요소를 정수 유형으로 변환

arr_int = arr_float.astype(np.int32)

print(arr_float) # [1.2 2.3 3.4 4.5]
print(arr_int) # [1 2 3 4]

2. view() 메서드: view() 메서드는 다음을 수행할 수 있습니다. 새로운 배열 객체를 생성하지만 원본 데이터의 메모리 공간을 공유합니다. 다음은 샘플 코드입니다.

np로 numpy 가져오기

정수 배열 만들기

arr_int = np.array([1, 2, 3, 4])

정수 배열 보기를 부동 소수점 배열 보기로 변환

arr_float = arr_int.view(np.float32)

print(arr_int) # [1 2 3 4]
print(arr_float) # [1.0 2.0 3.0 4.0]

3. asarray() 함수: asarray() 함수는 변환할 수 있습니다. 입력 데이터를 ndarray 배열로 복사하고 데이터를 복사하지 마십시오. 입력 데이터가 이미 ndarray 배열인 경우 복사가 수행되지 않습니다. 다음은 샘플 코드입니다.

np로 numpy 가져오기

정수 목록 만들기

lst_int = [1, 2, 3, 4, 5]

정수 목록을 배열로 변환

arr_int = np .asarray( lst_int)

print(lst_int) # [1, 2, 3, 4, 5]
print(arr_int) # [1 2 3 4 5]

4. 사례 분석: 데이터 유형 변환의 실제 적용 응용 프로그램
과학 컴퓨팅 및 데이터 분석의 실제 응용에서 데이터 유형 변환은 다음과 같은 상황에서 자주 사용됩니다.

1. 데이터 정리 및 전처리: 데이터 정리 및 전처리 프로세스 중에 문자열 데이터를 숫자 데이터로 변환해야 할 수 있습니다. 또는 후속 계산 및 분석을 용이하게 하기 위해 특정 데이터 유형을 변환합니다.
2. 특성 엔지니어링: 특성 엔지니어링은 기계 학습 및 모델 훈련 프로세스에서 중요한 단계입니다. 다양한 기능 의미와 모델 요구 사항에 따라 원활한 모델 학습을 보장하기 위해 기능 유형 변환이 필요할 수 있습니다.
3. 데이터 시각화: 데이터를 시각화할 때 적절한 그리기 방법과 기법을 사용하려면 데이터의 유형과 분포 특성에 따라 해당 변환이 수행되어야 합니다.

다음은 특성 엔지니어링의 데이터 유형 변환에 대한 사례 연구입니다.

import numpy as np

연령 및 소득 특성이 포함된 데이터세트 만들기

dataset = np.array([[25, 50000] ,

                [30, 60000],
                [35, 70000],
                [40, 80000]])

연령 특성을 부동 소수점 유형으로 변환

dataset_float =dataset.astype(np.float)

소득 특성을 로그 유형으로 변환

dataset_log = np.log(dataset_float)

print(dataset) # [ [25 50000]

                  #  [30 60000]
                  #  [35 70000]
                  #  [40 80000]]

print(dataset_float) # [[2.5e+01 5.0e+04]

                  #  [3.0e+01 6.0e+04]
                  #  [3.5e+01 7.0e+04]
                  #  [4.0e+01 8.0e+04]]

print(dataset_log) # [[ 3.21887582 10.81977828]

                  #  [ 3.40119738 11.0020999 ]
                  #  [ 3.55534806 11.15625156]
                  #  [ 3.68887945 11.28978294]]

위의 사례를 통해 알 수 있듯이, 적절한 데이터 유형 변환을 통해 다양한 모델 교육 요구 사항에 더 잘 적응하고, 데이터 분석 및 계산의 효율성을 향상시키는 동시에 데이터의 정확성과 정밀도를 유지할 수 있습니다

.

결론:
Python에서 일반적으로 사용되는 과학 컴퓨팅 라이브러리인 numpy는 다양한 데이터 유형 변환 방법을 제공합니다. 데이터 분석 및 과학 컴퓨팅 과정에서 적절한 데이터 유형을 선택하고 변환하는 것은 계산 효율성을 높이고 메모리 오버헤드를 줄이며 계산 정확도를 유지하는 데 매우 중요합니다. 이 기사에서는 numpy의 데이터 유형 변환에 대한 실용적인 기술과 방법을 소개하고 사례 분석을 통해 실제 애플리케이션에서의 구체적인 적용 시나리오를 보여줍니다. 독자들이 데이터 분석 및 과학적 계산을 위해 Numpy를 사용할 때 데이터 유형 변환 기능을 최대한 활용하여 계산 효율성과 정확성을 높일 수 있기를 바랍니다.

위 내용은 Numpy를 사용한 데이터 유형 변환에 대한 실용적인 팁과 사례 연구의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!