(강*빈) (강의노트 14장) 넘파이 어레이 사칙연산

[gyubin70-a11y]

넘파이 어레이는 모든 항목이 동일한 자료형 구조를 가져야 한다고 했습니다.
만약 연산을 하는 어레이가 하나는 int 다른 하나는 flaot이면

 import numpy as np

 arr1 = np.arange(1, 6)

 arr2 = np.arange(5, 6, 0.2)

 arr_sum = arr1 + arr2

 print("arr1 :" + str(arr1.dtype))
 print("arr2 :" + str(arr2.dtype))
 print("arr sum :" + str(arr_sum.dtype))

결과

 arr1 :int64
 arr2 :float64
 arr sum :float64

결과값을 토대로 int이 였던 arr1은 덧셈을 하면서 arr2의 float으로 바뀌었습니다.
이 결과로 알 수 있었던 사실은 정보의 손실을 줄이기 위해 더 표현력이 큰 float으로 변화하였습니다.

만약 다른 자료형 구조를 가진 어레이와 연산한다면 위의 사례처럼 정보의 손실을 줄이기 위해 어떤 방식으로 처리하는지 알고싶습니다.

[liganega]

어떤 다른 자료형?

[gyubin70-a11y]

bool과 str 이 두 가지가 궁금합니다.

[seo1126]

bool형에서는 True 값은 1 혹은 1.0, False 값은 0 혹은 0.0 으로 변환이 가능하기에
정보의 손실을 줄이기 위해 다음과 같은 결과가 나옵니다.

정수형 + 불리언형 : 정수형
실수형 + 불리언형 : 실수형

import numpy as np
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4])
arr2 = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4])
arr3 = np.array([True, False, True, False])
arr_sum_1 = arr1 + arr3
arr_sum_2 = arr2 + arr3
print(arr_sum_1.dtype)
print(arr_sum_2.dtype)

int(64)
float(64)

str형 같은 경우는 정수형 + 문자열형, 실수형 + 문자열형은 계산되지 않고 에러가 발생하는것을 확인할 수 있습니다.