TIL 16일차 (22.01.22)

<안내>
필자도 배우는 입장이라 틀린점, 잘못된 점이 있을 수 있습니다.
그러니 지적, 피드백 환영합니다.

2차원 인덱싱하기¶

In [2]:

import numpy as np

In [6]:

info = np.array([[1,2,3,4,5,6],[7,8,9,10,11,12]])

 

2차원에서 인덱스를 조건으로 하려면 어떻게 해야할까 라는 문제!¶

In [7]:

a = info[0,:] # 0과 : 를 이용하면 됨 -> 0행의 모든내용에 대해서 해보자는 얘기
a

Out[7]:

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

 

불인덱싱도 가능함¶

In [8]:

B = info[0,:] > 3
B

Out[8]:

array([False, False, False,  True,  True,  True])

In [11]:

a[B]

Out[11]:

array([4, 5, 6])

 

인덱스를 여러개 출력하려면? : enumerate()함수¶

In [18]:

index_lst = [i for i, value in enumerate(info[0,:]) if value > 3]

print(index_lst)

 

[3, 4, 5]

In [21]:

weight_lst = [i for i , value in enumerate(info[1,:]) if (value <8) | (value > 10)]
print(weight_lst)

 

[0, 4, 5]

In [35]:

answer = index_lst + weight_lst  # 리스트를 일단 더하고
print(answer)
answer = set(answer)  # 리스트에서 겹치는 부분을 set의 성질 (중복하지않음)을 이용해서 거르고
print(answer)
answer = list(set_answer)  # 다시 set을 리스트로 바꿔준다. 
print(answer)

 

[0, 3, 4, 5]

 

놀이공원 문제 풀이¶

• 핵심: 인덱스를 리스트로 한번에 뽑을 수 있니? -> enumerate() 함수

In [36]:

import numpy as np

info = np.array([[151.4, 172.45, 138.65, 177.63, 207.46],
                [44.64, 163.5, 112.35, 73.55, 97.83]])

B = [i for i, value in enumerate(info[0,:]) if (value <150 or value > 195)]
C = [i for i, value in enumerate(info[1,:]) if value > 140]

answer = B + C
answer= set(answer)
answer = list(answer)
print(answer)

 

[1, 2, 4]

 

아래아 적기 (·)¶

• alt 누른 상태로 0183 순서대로 누르고 alt떼기

 

문제 2번 행렬곱 문제¶

In [37]:

import numpy as np

def solution(arr_list):
    A = np.array([[0]])
    for arr in arr_list:
        try:
            A =np.dot(A+1,np.array(arr)*2)
        except:
            continue
    answer = np.array(A)
    return answer


lst = np.array([[[ -9,-14]],[[ 14,-2,0],[-14,-5,1],[-11,3,-6]],[[-2,-6],[18,0]]])

print(solution(lst))

 

[[-904  204]]

 

C:\Users\USER\AppData\Local\Temp/ipykernel_20448/2566515421.py:14: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray.
  lst = np.array([[[ -9,-14]],[[ 14,-2,0],[-14,-5,1],[-11,3,-6]],[[-2,-6],[18,0]]])

 

막힌 부분 :¶

• 행렬곱에서 A랑 lst에서 뽑아낸 개체의 속성을 생각을 못했음 (뽑아낸 개체의 속성이 list로 나오더라
• list * 2 를 하면, 리스트가 두배가 된 (리스트의 개체가 두개가 됨 [1,2] 라면 [1,2],[1,2]
• try except의 이해부족

In [39]:

import numpy as np # 처음 작성했던 코드

def solution(arr_list):
    A = [[0]]   # 여기가 np.array([[0]]) 이 되어야하고
    for arr in arr_list:
        try:
            A += 1
            B = arr * 2 # np.array(arr)*2가 되어야함
            A =np.dot(A,B)
        except:
            continue
    answer = np.array(A)
    return answer


lst = np.array([[[ -9,-14]],[[ 14,-2,0],[-14,-5,1],[-11,3,-6]],[[-2,-6],[18,0]]])

print(solution(lst))

 

[[0]]

 

C:\Users\USER\AppData\Local\Temp/ipykernel_20448/2767880860.py:16: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray.
  lst = np.array([[[ -9,-14]],[[ 14,-2,0],[-14,-5,1],[-11,3,-6]],[[-2,-6],[18,0]]])

 

try, except구문의 이해¶

In [42]:

import numpy as np

def solution(arr_list):
    A = np.array([[0]])
    for arr in arr_list:
        try:
            A += 1
            B = np.array(arr) *2
            print('여기까지 실행됨')
            A =np.dot(A+1,B)
            print('여기까지 실행됨2')
        except:
            continue
    answer = np.array(A)
    return answer


lst = np.array([[[ -9,-14]],[[ 14,-2,0],[-14,-5,1],[-11,3,-6]],[[-2,-6],[18,0]]])

print(solution(lst))

 

여기까지 실행됨
여기까지 실행됨2
여기까지 실행됨
여기까지 실행됨
여기까지 실행됨2
[[-1776   396]]

 

C:\Users\USER\AppData\Local\Temp/ipykernel_20448/714336882.py:18: VisibleDeprecationWarning: Creating an ndarray from ragged nested sequences (which is a list-or-tuple of lists-or-tuples-or ndarrays with different lengths or shapes) is deprecated. If you meant to do this, you must specify 'dtype=object' when creating the ndarray.
  lst = np.array([[[ -9,-14]],[[ 14,-2,0],[-14,-5,1],[-11,3,-6]],[[-2,-6],[18,0]]])

 

이 코드를 보면 왜 이렇게 코딩하면 안되는 지 알 수 있을거다.

try, except구문은 try 하고, 안될 시 처음으로 돌리고 except로 가는게 아니라 그 상태에서 except로 가는거니까
'여기까지 실행됨'까지는 실행되고 뒤로 넘기니 A 에다가 1을 더해주고 말고의 차이가 마지막 답에 영향을 미치는거지

 

'RGB 를 흑백으로' 문제 풀이¶

접근 :¶

바뀌는 것 :

1. RGB상 숫자
2. width , height

우리가 주목해야 할 것 :
width , height : 얘가 바뀌면 전체 크기가 바뀜

RGB : 바뀌면 각 픽셀의 색이 바뀜

for 반복문을 실행할 건덕지가 보이는 부분이 두개네?

1. 전체 픽셀에서 R,G,B에 대해서 for 반복문을 실행할 수 있고,
   • 얘는 하나의 새로운 배열을 생성해서 걔에다가 for color in RGB 정도겠지?
     그러면 하나의 큰 배열에 R 가중치, G 가중치, B 가중치가 더해지는 그림이 나올거고
2. 각 픽셀에 대해서 for 반복문을 실행할 수 있겠네?
   • 얘는 결과물의 픽셀은 input의 RGB가중치를 더한애라는 것을 이용할텐데
     for pixel in img를 하고 그 안에서 계산을 해서 만들어진 픽셀끼리 합쳐지는 그림이 나오겠네

 

내일 계속