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np.where 결과에서 dtype이 int64
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np.where 결과가 그냥 인덱스라고 생각했다가,
결과값 뒤에 [0]붙여 len()를 적용하기에 뭘까 생각했습니다.
튜플이라는 것을 무심코 들었네요.
궁금한점은
index 값이 들어가는데 튜플이 왜 필요할까?
그리고 dtype가 int64로 했을까?
인데스면 -값도 없는데
uint64로 하면 메모리도 줄이지 않을까 하는 생각이 들어서 질문 남깁니다.
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딥러닝호형
지식공유자
1차원 배열인 경우에 인덱스가 하나로 표현이 되서 튜플의 두번 째 원소가 비게 되는데 2차원인 경우 행, 열 인덱스가 튜플의 원소로 나눠져서 표현되어 튜플이 비지 않게 됩니다.
예.
x = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6], [-2, 1, 2, 3, 4, 5]])
idx = np.where(x>4)
idx
>>> (array([0, 0, 1]), array([4, 5, 5]))
이와 같은 원리로 3차원인 경우 원소가 3개인 튜플을 얻게 됩니다.
타입 관련은 소스 코드를 공개되지 않아 정확한 이유는 모르겠지만 np.where가 컨디션을 줄 수 있는데 이 컨디션에 따라 음수 및 문자도 반환이 가능합니다. 그래서 기본적으로 uint64보다는 더 범위가 넓은 int64가 디폴트로 하고 문자인 경우에 str으로 처리가 된다고 추측해 봅니다.
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