[파이썬 상용함수 모음]

1. range 함수의 정의
  
range 함수의 역할은 시작 값이 start이고 최종 값이 stop을 초과하지 않으며 단계가 step인 등차수 열을 생성하는 것입니다.range 함수의 기본 호출 구문은 다음과 같습니다

range(start, stop[, step])

start: 배열의 시작 값, 생략 가능, 기본값은 0입니다.

stop은 배열의 상한으로 이 값을 초과하지 않는 등차수 열을 생성합니다.

step: 단계 길이, 생략 가능, 기본값은 1이며 배열의 앞뒤 두 수의 차이입니다.
  
  

2. range 함수의 예
  

예 1: 시작값 start와 스텝 step 생략

for i in range(6):
    print(i)

결과를 얻다:

0
1
2
3
4
5

range 함수는 초기값 start(기본값 0)와 스텝 step(기본값 1)을 생략하고 기본값을 사용하여 등차수 열을 생성할 수 있음을 알 수 있습니다.

  

예 2: 초기값, 최종값 및 스텝 설정

for i in range(5, 16, 2):
    print(i)

range 함수는 초기 값이 5이고 최종 값이 16(최대화)을 초과하지 않으며 단계가 2인 등차수 열을 생성함을 알 수 있습니다.

  
  

3. random.randint 함수의 정의
  
random.randint 함수는 numpy 라이브러리에 있으며 일반적으로 함수를 호출하기 전에 numpy 라이브러리를 로드해야 합니다.함수의 기본 호출 구문은 다음과 같습니다

import numpy as np
np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)

low: 무작위로 생성된 수는 이 값보다 커야 합니다.

high: 무작위로 생성된 수는 이 값보다 작아야 합니다.

size: 난수의 크기를 제어하고 생략 시 기본적으로 단일 정수를 출력합니다.

random. randint 함수의 역할은 무작위 정수 또는 정수 배열 또는 정수 데이터 상자를 반환하는 것입니다.

범위는 low(포함)에서 high(포함), 즉 [low, high]입니다.매개변수 high의 값이 쓰여지지 않으면 데이터 범위는 [0, low]입니다.

  
  

4. random.randint 함수의 예
  

예 1: 랜덤으로 5개[0, 6] 사이의 정수를 생성한다

for i in range(5):
    print(np.random.randint(6))

결과를 얻다:

0
1
5
1
4

random.randint 함수에 숫자가 하나만 있으면 데이터 범위가 [0, 이 수]인 정수가 생성됨을 알 수 있습니다.

  

예2: 랜덤하게 [-2, 9] 사이의 1차원 배열 생성

np.random.randint(-2, 9, (1,6))

결과를 얻다:

array([[ 6,  0,  6, -1, -2,  2]])

random.randint 함수의 size 값이 데이터의 차원을 제어할 수 있음을 알 수 있습니다.첫 번째 숫자는 데이터의 행 수를 나타내고 두 번째 숫자는 데이터의 열 수를 나타냅니다.예 2는 1행 6열의 배열을 생성합니다.

  

예3: [5, 10] 사이의 3행 5열 데이터 상자 랜덤 생성

np.random.randint(5, 10, (3, 5))

결과를 얻다:

array([[6, 8, 8, 5, 8],
       [6, 9, 9, 7, 9],
       [9, 7, 7, 7, 8]])

random.randint 함수의 size 값이 데이터의 차원을 제어할 수 있음을 알 수 있습니다.첫 번째 숫자는 데이터의 행 수를 나타내고 두 번째 숫자는 데이터의 열 수를 나타냅니다.예 3은 3행 6열의 데이터 상자를 생성합니다.

  
  

5. 클립 함수의 정의
  
clip 함수는 numpy 라이브러리에 있으며 일반적으로 numpy 라이브러리를 로드한 다음 함수를 호출해야 합니다.clip 함수의 기본 호출 구문은 다음과 같습니다

import numpy as np
np.clip(a, a_min, a_max, out=None, **kwargs)

a: 배열 또는 데이터 상자.

a_min: 하한, 구간의 최소값, a의 a_min보다 작은 수는 강제로 a_min이 됩니다.

a_max: 상한, 구간의 최대값, a의 a_max보다 큰 수는 강제로 a_max가 됩니다.

out: 출력 행렬의 대상을 지정할 수 있으며 shape는 a와 동일합니다.

이 함수의 역할은 a의 모든 수를 a_min과 a_max의 이 구간으로 한정하는 것이며, 이 구간을 벗어난 값은 한계값으로 잘려져 설정됩니다.

  
  

6. clip 함수의 예
  

예 1: 배열의 값을 clip 함수로 잘라낸다.

a = np.array(range(1, 10))
a_min = 3
a_max = 8
print(a)
print('======compare======')
print(np.clip(a, a_min, a_max))

결과를 얻다:

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
======compare======
[3 3 3 4 5 6 7 8 8]

compare 이전은 원래 값이고 이후는 clip 함수로 캡처한 값입니다.clip 함수는 배열이 a_min보다 작고 a_max보다 큰 값을 모두 강제로 한계값으로 변경함을 알 수 있습니다.

  

예2: 데이터 상자의 값을 clip 함수로 잘라냅니다

a = np.random.randint(20, 50, (4, 4))
a_min = 30
a_max = 40
print(a)
print('====compare====')
print(np.clip(a, a_min, a_max))

결과를 얻다:

[[40 39 35 21]
 [29 44 36 46]
 [47 40 40 26]
 [24 24 26 44]]
====compare====
[[40 39 35 30]
 [30 40 36 40]
 [40 40 40 30]
 [30 30 30 40]]

clip 함수는 데이터 상자의 a_min보다 작고 a_max보다 큰 값을 모두 강제로 한계값으로 변경함을 알 수 있습니다