i2c에서 통신은 프로토콜 특성상 항상 마스터에서 요구하며. 마스터에서 전송할 때도 그렇고 슬레이브에서 읽어올 때도 마스터에서 먼저 요구하면 슬레이브에서 그 요구를 받아서 데이터를 전송한다.


 아두이노의 Wire라이브러리를 이용하면 Wire.onReceive() 함수와 Wire.onRequest() 함수를 이용하여 핸들러 함수를 등록해야 한다.


Wire.onReceive( _onReceive ); #데이터를 받는다.
Wire.onRequest( _onRequest ); #데이터를 보낸다.

smbus의 관련함수들은 다음과 같다.


read_i2c_block_data(addr, cmd [, length] )
write_i2c_block_data(addr, cmd, lst)

smbus의 write_2ic_block_data() 함수는 다음과 같이 데이터를 전송하기 위해서 _onReceive()함수를 호출하게 된다. 전송되는 데이터의 첫 바이트가 cmd라는 것을 유의해야 한다. _onReceive( len)함수의 인수도 cmd까지 고려한 길이가 인수로 넘어간다.


cmd

lst[0]

lst[1]

...

lst[-1]


 그런데 smbus의 read_2ic_block_data()함수는 cmd 한 바이트를 먼저 전송한 후 데이터를 읽는다. 즉, 실제 동작은 _onReceive()함수가 먼저 호출되고 그 다음 _onRequest()함수를 호출한다. 따라서 예를 들면 아두이노의 핸들러 함수는 다음과 같이 작성해야 한다.


byte _cmd_i2c;
byte _rcvBuf[32];

void _onReceive(int count) {
   _cmd_i2c = Wire.read(); // 첫 바이트는 *항상* command

   //만약 smbus.read_i2c_block_data()호출이라면 여기서 종료되고
   //바로 _onRequest() 함수가 호출된다.
   if (count > 1) {
       _rcvBuf[0] = _cmd_i2c;
       _idx = 1;
       while(Wire.available())
           _rcvBuf[_idx++] = Wire.read();
   }
}

void _HRP_::_onRequest() {
   switch(_cmd_i2c) {
       // _cmd_i2c 에 따라 해당 데이터를 전
   }
}

위와 같이 작성하면 master에서 전송된 데이터는 command까지 포함해서 모두 _rcvBuf 배열에 저장되고 데이터를 전송하는 경우에는 _cmd_i2c 변수의 내용에 따라 각기 다른 데이터를 전송할 수 있다.

n{rp005}


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Posted by 살레시오

 며칠간 라즈베리파이와 아두이노간 i2c 통신을 위해서 python3-smbus 라이브러리를 사용하였는데 여기에 몇 가지를 기록한다. 설치하는 법은 다음과 같다.


sudo apt-get update (먼저 반드시 수행해야 한다.)
sudo apt-get install python3-smbus


라즈베리파이 B+와 ver. 2 에는 i2c 포트가 두 개가 있는데 각각 i2c-0, i2c-1 이다. 만약 1번을 사용한다면 다음과 같이 초기화 할 수 있다.


import smbus
dev = smbus.SMBus(1)


smbus 레퍼런스에 보면 cmd (command) 파라메터가 있는데 이것은 단순히 보내는 데이터의 맨 앞에 먼저 보내지는 데이터이다. 보통 슬레이브는 이것을 보고 어떤 명령인지(또는 어떤 데이터가 따르는지)를 판별한다.


 그리고 함수들 중에 i2c 가 붙은 것들이 있는데 이것이 더 효율적이라고 한다.


read_i2c_block_data(addr, cmd [, length] )
write_i2c_block_data(addr, cmd, lst)


write_2ic_block_data()함수는 다음과 같이 데이터를 전송한다.


cmd

lst[0]

lst[1]

...

lst[-1]


read_2ic_block_data()함수는 cmd 한 바이트를 먼저 전송한 후 데이터를 읽어온다.


smbus에는 write_block_data()라는 함수도 있는데 write_i2c_block_data()와의 차이점은 전송되는 데이터가 하나 다르다는 것이다. 두 번째 바이트에 데이터의 길이를 전송한다.



cmd

size

lst[0]

lst[1]

...

lst[-1]


만약 i2c 통신을 사용하는 것이라면 read_i2c_block_data(), write_i2c_block_data() 함수를 사용하는 것이 좋다.





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Posted by 살레시오

 요즘에는 저가의 초소형 리눅스 보드들이 많이 출시되고 있는데 nanopi 도 그 중 하나이다.

스펙은 라즈베리파이1에 비해서도 낮은 성능이지만 그 절반 크기에 와이파이와 블루투스 모듈이 내장되어 있다. 가격은 최소가 기준으로 $25 이다.


 업그레이드 버젼도 있는데 nanopi2 이다. 유사한 폼펙터에 1.4GHz, 램1G 으로 라즈베리파이2보다도 높은 성능을 가진다. 가격은 $32 이다.

이 보드들의 장점은 작은 사이즈(라즈베리파이의 절반 크기), 와이파이와 블루투스 모듈을 내장했음에도 가격은 다소 더 저렴하다는 것이다.



Posted by 살레시오

 넘파이(numpy)를 사용하기 위해서는 다음과 같이 import 해야 한다. winpython, python(x,y)에는 기본적으로 포함되어 있으므로 바로 사용할 수 있다. import 명령을 이용하면 되는데 다음과 같이 몇 가지 방법이 있다.


>>> import numpy # 넘파이의 모든 객체를 numpy.obj 형식으로 불러 사용할 수 있다.
>>> import numpy as np  # 넘파이의 모든 객체를 np.obj 형식으로 불러 사용할 수 있다.
>>> from numpy import * # 넘파이의 모든 객체를 내장 함수 (객체) 처럼 사용 가능.

 

넘파이는 ndarray (n-dimensional array 의 약어, 이후 배열) 라는 객체를 사용하는데 이는 리스트와 유사하지만 다차원 데이터의 연산에 좀 더 효율적이라고 한다. 리스트는 모든 형식의 객체를 저장할 수 있지만 배열은 한 행의 요소는 모두 같은 자료형어야 한다.

배열 생성

 배열을 입력하는 가장 기본적인 함수는 array() 이다. 첫 번째 인자로 리스트를 받는데 이것으로 array객체를 생성한다.

>>> np.array( [1, 2, 3] ) #1차 배열 (벡터) 생성
>>> np.array( [ [1, 2, 3], [4, 5, 6] ) # 2x3 크기의 2차원 배열 (행렬) 생성

일반적으로 3차원, 4차원, ... , n차원 배열도 중첩리스트를 이용하여 유사하게 생성할 수 잇다.

 파이썬의 내장 함수인 range()와 유사하게 배열 객체를 반환해주는 arange() 함수가 있다.

>>> np.arange(10) # 1차원 배얼 [0,1,2, ... ,9] 생성


그리고 시작점과 끝점을 균일 간격으로 나눈 점들을 생성해주는 linspace()함수도 있다.


>>> c = np.linspace(0, 1, 6)   # start, end, num-points
>>> c
    array([ 0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1. ])

>>> d = np.linspace(0, 1, 5, endpoint=False)
>>> d
    array([ 0. , 0.2, 0.4, 0.6, 0.8])

생성된 배열은 reshape() 함수를 이용하여 행수와 열수를 조절할 수 있다.

>>> a = np.arange(10) # 1차원 배열 [0,1,2, ... ,9] 생성
>>> a = a.reshape(2,5) # 같은 요소를 가지고 2x5 배열로 변형


특수 행렬 생성

 넘파이에는 특수 행렬을 생성하기 위한 함수들이 있다. zeros(), ones() 라는 함수들은 각각 0과 1로 채원진 배열을 생성하는데 차수를 정수 혹은 튜플로 받는다. 예를 들어서 0으로 채워진 5x5 배열을 만들고 싶다면 다음과 같이 한다.

>>> b1 = np.ones( 10 ) # 1로 채원진 10 크기의 (1차원) 배열 생성
>>> b2 = np.zeros( (5,5) ) # 0으로 채원진 5x5 크기의 배열 생성


대각행렬을 생성하기 위한 eye() 함수와 diag() 함수도 있다. eye() 함수는 항등행렬을 생성하고 diag()는 주어진 정방행렬에서 대각요소만 뽑아내서 벡터를 만들거나 반대로 벡터요소를 대각요소로 하는 정방행렬을 만들어 준다..

  

         정의 : eye(N, M=, k=, dtype=), M은 열 수, k는 대각 위치(대각일 때가 0), dtype은 데이터형


>>> np.eye(2, dtype=int)
    array([[1, 0],
           [0, 1]])

>>> np.eye(3, k=1)
    array([[ 0.,  1.,  0.],
           [ 0.,  0.,  1.],
           [ 0.,  0.,  0.]])


         정의:  diag(v, k=0), v는 array_like, k는 대각 위치


>>> x = np.arange(9).reshape((3,3))
>>> x
    array([[0, 1, 2],
           [3, 4, 5],
           [6, 7, 8]])
>>> np.diag(x)
    array([0, 4, 8])
>>> np.diag(x, k=1)
    array([1, 5])
>>> np.diag(x, k=-1)
    array([3, 7])
>>> np.diag(np.diag(x))
    array([[0, 0, 0],
           [0, 4, 0],
           [0, 0, 8]])

 

이에 반해서 empty() 라는 함수는 크기만 지정해 두고 각각의 요소는 초기화 시키지 않는다. 따라서 이 함수로 생성된 배열의 요소는 가비지값이 채워져 있다.


>>> c = np.empty( (2,2) ) # 가비지 값으로 채원진 2x2 크기의 배열 생성



Posted by 살레시오

  numpy에는 배열(ndarray)과 행렬(matrix) 객체가 있는데 이들 중 어느 것을 사용해야 하는지 처음 공부할 때 혼동하기 쉽다. 언뜻 보기에는 사용법에 별 차이가 없어 보이고 행렬 연산에는 무조건 matrix를 사용해야 하는 것 아닌가 짐작했었는데 다음 사이트에 잘 정리가 되어 있어서 여기에 옮겨보도록 하겠다.

              numpy for MATLAB users

1. 결론 요약

  일단 결론부터 말하자면 ndarray 를 사용하는 것이 더 효율적이라고 명시되어 있다. 개인적으로 matrix 객체는 MATLAB 사용자의 편의를 위해서 (억지로) 만들어진 것 같은 느낌이 든다. (pylab 과 같은 모듈도 비슷한 이유로 만들어졌으나 파이썬 커뮤니티 안에서는 사용이 역시 권장되지 않는다.)

 ndarray를 사용해야 하는 이유는 다음과 같이 요약할 수 있다.

  • ndarray는 numpy에서 지원하는 표준형인 벡터/행렬/텐서 를 저장한다.

  • 많은 numpy 함수가 matrix가 아니라 ndarray를 반환한다.

  • 요소 간 연산과 선형대수 연산에 대해선 명확히 구분되어 있다.

  • 표준 벡터나 열벡터/행벡터를 표현할 수 있다.

ndarray를 사용할 경우의 한 가지 단점은 행렬의 곱셈을 수행할 때 ,dot() method를 사용해야한다는 점이다. 즉, ndarray 객체 A와 B를 행렬곱하려면 A.dot(B) 와 같이 수행해야 하며 A*B는 요소간 곱셈이 된다. 반면 matrix객체 A와 B는 단순히 A*B로 행렬곱이 수행된다.

2. 좀 더 자세한 설명

 numpy는 ndarray 와 matrix 둘 다 포함한다. ndarray는 다양한 종류의 수치 연산을 위해서 고안된 범용 n차 배열이다. 반면 matrix는 선형 대수 연산을 위해서 특별히 고안된 객체이다. 실용적인 관점에서 둘 사이의 차이점은 몇 가지 안된다.

 

  • 연산자 *, dot() 그리고 multiply()

    • ndarray 는 '*'는 요소간 곱셈이다. 행렬곱을 할때는 obj.dot() 메쏘드를 사용해야 한다.

    • 반면 matrix는 '*'이 행렬곱이다. 그리고 numpy.multiply() 함수가 요소간 곱이다.

  • 벡터와 1차 배열

    • ndarray 는 벡터 1xN, Nx1, 그리고 N크기의 1차원 배열이 모두 각각 다르다. obj[:,1] 는 크기가 n인 1차 배열을 반환한다. 그리고 1차원 배열의 전치는 작동하지 않는다. (역자 주 : ndarray로 벡터를 표현할 때는 반드시 2차 배열을 이용해야 한다.)

    • 반면 matrix 객체에서 1차 배열은 모두 1xn, 혹은 nx1 행렬(2차원 배열)로 상향 변환된다. ( matrix 객체는 내부적으로 항상 2차원 배열이다. )

  • ndarray는 고차원 배열이 가능하지만 matrix는 항상 2차원 배열 이다.

  • 편리한 attribute

    • ndarray 는 전치를 해주는 a.T attribute 가 있다.

    • matrix 도 m.H, m.I, m.A attribute들이 있으며 각각 복소전치, 역행렬, ndarray로의 변환이다.

  • 편리한 생성자

    • ndarray는 중첩된 리스트로 다차원 배열을 생성한다. 예) array( [ [1,2,3].[4,5,6] ] )

    • matrix는 MATLAB 의 문법을 지원한다. 예) matrix('[1 2 3; 4 5 6]')


좀 더  부가 설명을 하자면 ndarray를 이용하여 벡터(vector)를 표현할 때는 2차 배열로 정의해야 한다. 즉, 다음 세 가지는 모두 다르며 이 중  벡터는 두 번째와 세 번째 같이 생성해야 한다. (혼동하기 참 쉽다.)


a1 = np.array( [1, 2, 3] ) #크기 (3,)인 1차원 배열
a2 = np.array( [ [1, 2, 3] ] ) #크기 (1,3)인 2차원 배열 (행벡터)
a3 = np.array( [ [1], [2], [3] ] ) #크기 (3,1)인 2차원 배열 (열벡터)


여기서 a1.T 는 동작하지 않는다. 반면 a2.T 와 a3.T는 동작한다. 1차 배열은 행벡터나 열벡터 두 가지 모두로 취급되기도 한다.


 ndarray 객체를 사용하는데 있어서 장점과 단점은 다음과 같다.


  • 장점

    • 1차 배열은 행벡터나 열벡터 둘 다로 취급할 수 있다. dot(A,v) 에서 v는 열벡터로 다루어지고 dot(v,A)에서는 행벡터로 취급된다. 따라서 전치를 복잡하게 수행할 필요가 없다.

    • 요소 간 곱셈이 쉽다 (예: A*B) 사실 모든 산술 연산 (+ - * / ** 등등)이 요소 간 연산이다.

    • ndarray 는 numpy 의 가장 기본 객체이므로 연산의 속도, 효율성 그리고 numpy를 이용하는 외부 라이브러리의 반환형이 이것일 가능성이 높다.

    • 다차원 배열을 쉽게 구현한다.

    • tensor algebra 에 대한 장점이 있다.(?)

  • 단점

    • 행렬간 곱에 obj.dot() 멤버함수를 사용해야 하므로 번잡할 수 있다. 세 행렬 A, B, C의 행렬곱은 dot( dot(A,B),C) 이다


matrix 객체를 사용하는 데 있어서 장점과 단점은 다음과 같다.


  • 장점

    • MATLAB 행렬과 비슷하게 동작한다.

    • 행렬곱이 A*B 와 같이 '*' 연산자이므로 선형대수 연산이 좀 더 편하다.

  • 단점

    • matrix 의 차수는 항상 2이다. 벡터도 2차 배열로 저장된다. 3차 행렬을 구현하려면 ndarray를 이용하던가 matrix객체를 요소로 갖는 리스트(list)로 구현해야 한다.

    • ndarray 가 numpy의 표준 객체이기 때문에 어떤 함수는 인수로 matrix를 주어도 반환 객체는 ndarray 이기도 하다. numpy 에 포함된 함수는 절대 그렇지 않지만 제3자 라이브러리는 그럴 수 있다.

    • 요소간 곱은 multiply(A,B)함수를 이용해야 한다.

    • *은 행렬곱인데 반해 /는 요소간 연산이다. 즉, 연산자 오버로딩에 일관성이 결여되어 있다.


 개인적으로는 numpy를 사용하기로 결정되었다면 matlab에서의 개념은 모두 버리고 numpy에서 제공하는 객체에 빨리 익숙해져야한다는 의견이다. 그래서 matrix객체나 pylab 모듈을 사용하는 것이 권장되지 않는 것이다.




Posted by 살레시오

 넘파이에는 ndarray 라는 객체가 있는데 레퍼런스에는 그냥 배열(array)로 지칭한다. 아마 파이썬의 기본 객체인 리스트, 튜플, 딕셔너리 와 이름이 겹치지 않으므로 혼동의 여지가 없어서 그런 것 같다. 앞으로도 그냥 배열이라고 하면 numpy.ndarray 객체를 지칭하는 것으로 하겠다.


>>> import numpy as np

이 객체를 생성하는 대표적인 함수가 array() 함수인데 첫 번째 입력인수가 array-like 객체이다. array-like 객체는 다음과 같은 것들이 있다.

 

  • 리스트 (list)

  • 튜플 (tuple)

  • 배열 (ndarray) - 배열 자체도 array()함수의 첫 번째 인자로 올 수 있다.

  • 행렬 (matrix)


예를 들면 다음과 같다.


>>> np.array([1, 2, 3])
     array([1, 2, 3])

>>> np.array([1, 2, 3.0]) # upcasting
    array([ 1.,  2.,  3.])

>>> np.array([[1, 2], [3, 4]]) #More than one dimension:
    array([[1, 2],
          [3, 4]])
>>> np.array([1, 2, 3], ndmin=2) # Minimum dimensions 2
    array([[1, 2, 3]])

>>> np.array([1, 2, 3], dtype=complex) # Type provided:
    array([ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j])

>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4')) # Creating an array from sub-classes:
    array([[1, 2],
           [3, 4]])

>>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'), subok=True)
    matrix([[1, 2],
            [3, 4]])

 넘파이로 코딩하면서 직접 확인한 몇 가지 사실들을 아래에 기록해 보았다. (혹시 오류가 있다면 댓글을 남져주시길 부탁드립니다.)


스칼라 상수(변수)로 생성된 배열은 0차 배열 이다.

스칼라로 배열을 생성할 경우 배열 객체의 차수는 0차이다. 즉, 스칼라는 0차 배열이다. shape은 empty tuple을 가지고 size는 1이다.


>>> x= 10
>>> a = np.array(x)
>>> a.ndim, a.shape, a.size
     (0, (), 1)


0차 배열이라는 용어가 생소하겠지만 배열에 스칼라도 포함된다는 것이 더 논리적인 것 같다. 만약 단일 수에서 1차 배열을 생성하려면 다음과 같이 리스트(혹은 튜플)로 만들어서 넘겨야 한다.

>>> a = np.array( [x] ) # 혹은 a = np.array( (x,) )
>>> a.ndim, a.shape, a.size
     (1, (1,), 1)


이것은 요소가 한 개인 1차 배열이 된다. 즉 np.array(10) 과 np.array([10])은 엄연히 구별된다. 전자는 0차 배열, 후자는 1차 배열이다.


2차 배열에서 크기가 다른 행은 리스트다.

이것은 예를 들어서 다음과 같은 배열 a와 b를 고려해 보자.


>>> a = np.array( [ [1,2], [3,4] ] )
>>> b = np.array( [ [1,2], [3,4,5] ] )


두 변수는 모두 배열이다. 하지만 배열 a의 각 요소 a[0] 과 a[1] 은 type 이 배열인 반면 b[0], b[1] 은 리스트이다. 즉, 변수 a 는 array of array 이고 변수 b는 array of list 이다. 따라서 a[0] 은 배열의 모든 속성을 사용할 수 있지만 b[0]는 리스트이기 때문에 그럴 수 없다.


 만약 크기가 다른 행들도 모두 배열로 만들고 싶다면 다음과 같이 하면 된다.


>>> a = np.array( [ np.array([1,2]) , np.array([1,2,3]) ] )


이것은 array of array 가 된다.


리스트와 배열의 연산 결과는 배열이다.

 리스트끼리의 산술 연산은 정의되어 있지 않으나 리스트와 배열 상호간 연산은 요소간 연산이 적용된다. 그리고 그 결과도 배열이다.


>>> [1,2,3]/2 # 에러가 발생한다.
>>> [1,2,3]/np.asarray([2])
    array([ 0.5,  1. ,  1.5])


위의 두 번째 명령의 결과를 보면 연산 결과도 배열임을 알 수 있다.



Posted by 살레시오

 넘파이의 ndarray(이하 배열)을 슬라이싱할 때 파이썬의 리스트(list)와 다르게 원본의 참조가 생성되는데 이를 뷰(view)라고 한다. 예를 들어서 다음과 같이 2차 배열 arr을 고려하자.


>>> arr=np.arange(8).reshape(2,4)
>>> arr
array([[0, 1, 2, 3],
      [4, 5, 6, 7]])


단순 대입문을 사용하여 arr2 = arr 이라는 명령은 arr 의 참조본이 arr2에 저장된다. 따라서 arr이 수정되면 arr2 도 같이 바뀐다. 이것은 리스트의 동작방식과 같다.

 그런데 arr[0] 라고 슬라이싱하면 첫 번째 행 전체가 선택된다.


>>> b=arr[0]
>>> b
array([0, 1, 2, 3])


여기서도 마찬가지로 b 배열은 arr 배열의 첫 행에 대한 복사가 아니고 뷰(참조의 개념)이기 때문에 원본이 바뀌면 이 참조본도 따라서 바뀌게 된다.

>>> arr[0]=10
>>> arr
array([[10, 10, 10, 10],
      [ 4,  5,  6,  7]])
>>> b
Out[127]: array([10, 10, 10, 10])


이 예에서 보면 arr 배열의 첫 행을 모두 10으로 바꾸었다. 배열의 슬라이싱에 스칼라를 대입하면 그 범위의 전체 요소에 대입된다. 그런데  b 배열도 같이 바뀐 것을 알 수 있다. 이는 리스트의 슬라이싱에서는 복사본이 생성되는 것과는 다른 동작이기 때문에 주의가 필요하다.  numpy는 대용량 데이터 처리를 염두에 두고 설계되었다. 대용량 데이터의 슬라이싱이 빈번하게 일어나는 복잡한 코드를 실행시키는데 있어서 복사가 남발되면 메모리 문제를 일으킬 소지가 많기 때문에 이렇게 설계된 것으로 짐작된다.


  만약 슬라이싱의 복사본을 생성하고 싶다면 copy() 속성을 이용하면 된다.


>>> b=arr[0].copy()
>>> b
array([0, 1, 2, 3])

이제 b 배열은 원본인 arr 과 독립적인 복사본이므로 원본이 바뀌어도 아무런 영향을 받지 않는다.

  비슷한 차이가 numpy.asarray() 함수와 numpy.array() 함수에도 존재하는데 두 함수의 동작은 거의 유사하다. 가장 큰 차이점은 copy 옵션의 초기값이 다르다는 것이다. 사실 asarray()는 내부적으로 다음과 같이 정의되어 있다.

def asarray(a, dtype=None, order=None):
   return array(a, dtype, copy=False, order=order)


참고로 array() 함수의 정의부는 다음과 같다.


numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order=None, subok=False, ndmin=0)


따라서 만약 배열이나 행렬객체를 이용하여 다시 생성된 배열은 numpy.array()함수를 이용하였다면 복사본이, numpy.asarray()함수를 이용하였다면 참조본(전체 뷰)이 생성된다.


>>> arr = np.ones((3,4))
>>> arr
array([[ 1.,  1.,  1.,  1.],
      [ 1.,  1.,  1.,  1.],
      [ 1.,  1.,  1.,  1.]])
>>> arrB = np.asarray(arr) # 참조본 생성
>>> arrC = np.array(arr) #복사본 생성
>> arr[1]=np.pi # 원본 변경
>>> arr
array([[ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  1.        ],
      [ 3.14159265,  3.14159265,  3.14159265,  3.14159265],
      [ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  1.        ]])
>>> arrB # 참조본은 자동으로 변경된다.
array([[ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  1.        ],
      [ 3.14159265,  3.14159265,  3.14159265,  3.14159265],
      [ 1.        ,  1.        ,  1.        ,  1.        ]])
>>> arrC # 복사본은 변경되지 않는다.
array([[ 1.,  1.,  1.,  1.],
      [ 1.,  1.,  1.,  1.],
      [ 1.,  1.,  1.,  1.]])



Posted by 살레시오

 넘파이 배열(ndarray) 의 팬시 색인은 정수 리스트(혹은 배열)를 이용하여 여러 개를 동시에 선택하는 방식이다. 인덱싱은 항상 0으로 시작한다는 것에 유의하자. MATLAB/SCILAB/OCTAVE 에 익숙한 사용자는 인덱스가 0에서 시작된다는 것에 주의해야 한다. 이후 예제에서는 넘파이가 다음과 같이 임포트되었다고 가정한다.

>>> import numpy as np

 예를 들어서 다음과 같은 a 행렬을 고려하자.


>>> a=np.arange(24).reshape((6,4))
>>> a
array([[ 0,  1,  2,  3],
      [ 4,  5,  6,  7],
      [ 8,  9, 10, 11],
      [12, 13, 14, 15],
      [16, 17, 18, 19],
      [20, 21, 22, 23]])

여기서 특정한 행들을 선택하고 싶다면 원하는 순서대로 행번호를 적은 리스트나 배열로 인덱싱하면 된다.

>>> a[[3,0,5]]
array([[12, 13, 14, 15],
      [ 0,  1,  2,  3],
      [20, 21, 22, 23]])

>>> a[[-1,-3,2]]
array([[20, 21, 22, 23],
      [12, 13, 14, 15],
      [ 8,  9, 10, 11]])


 한 가지 주의할 점은 슬라이싱과 다르게 이런 식으로 반환되는 배열은 복사된 것이라는 점이다. 즉, 원본과 연결되지 않은 복사 객체가 반환된다. 따라서 원본의 갱신과 무관하게 된다.

 또 한 가지 유의할 점이 있는데 다음과 같이 다중으로 인덱싱을 할 경우이다.

>>> a[:,[2,3]] #(1)
array([[ 2,  3],
      [ 6,  7],
      [10, 11],
      [14, 15],
      [18, 19],
      [22, 23]])

>>>  a[[0,1],[2,3]] # (2)
array([2, 7])


여기서 (1)에서와 같이 한 쪽이 모든 요소를 나타내는 콜론(:) 이 쓰인 경우는 해석이 쉽다. 즉, a 배열의 0번 열과 1번 열을 골라내는 것이다. 그런데 (2)의 경우는 MATLAB에 익숙하던 사용자라면 좀 의아할 것이다. 다음 표와 같이 0행, 1행과 2열, 3열이 겹치는 부분인 2x2 행렬이 반환된다고 오해하기 쉽기 때문이다.

2열

3열

0행

0

1

2

3

1행

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

실제 동작은 (0,2) 요소와 (1,3)요소 두 개를 반환한다.

 MATLAB과 같이 그리드 점에 있는 요소들의 집합인 2x2 행렬을 반환하게 하려면 np.ix_() 함수에 팬시 색인을 넘겨주어야 한다.

>>> a[np.ix_([0,1],[2,3])]
array([[2, 3],
      [6, 7]])


이것은 사실 a[ [0,1] ][ :, [2,3] ] 과 같은 동작을 취한다.

 그리고 a[1,2] 와 a[1][2] 는 같은 요소를 가리킨다.

>>>  a[1,2]
6

>> a[1][2]
6


하지만 이것으로 두 인덱싱이 같은 표현법이라고 오해하면 안 된다. 사실은 전혀 다르기 때문이다. 예를 들면 다음과 같다.

>>> a[:,2] # 2번 열만 뽑아낸다.
array([ 2,  6, 10, 14, 18, 22])

>>> a[:][2] # 이것은 a[2]와 같다.
Out[41]: array([ 8,  9, 10, 11])

>>> a[ [-1,-2], 1 ]
array([21, 17])

>>> a[[-1,-2]][1]
array([16, 17, 18, 19])


마지막 예에서 a[[-1,-2]][1] 은 a[[-1,-2]] 행렬의 1번째 행을 뽑아내는 것이다. a[[-1,-2], 1] 과는 완전히 다르다.




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 러플(RUR-PLE, RUR - Python Learning Environment)은 파이썬을 이용한 교용용 프로그래밍 언어 환경이다. 사용자는 명령을 통해 화면에 있는 로봇을 움직이며 프로그램잉의 개념에 대해 학습을 할 수 있다.



러플의 특징은 다음과 같다. 프로그래밍을 처음 접하는 학생들에게 추상적인 수치를 다루는 내용보다는 간단한 명령의 조합을 통해 눈에 보이는 로봇을 조작함으로써 프로그래밍을 보다 쉽게 이해할 수 있도록 한다. 사용 문법은 초보자도 쉽게 익힐 수 있을 정도로 간단하지만 강력한 기능을 지원하고 다양한 분야에 이용되는 파이썬 언어를 학습할 수 있다. 혼자서도 학습할 수 있는 튜토리얼이 많다. 파이썬을 별도로 설치하지 않아도 기본적으로 파이썬 쉘과 에디터를 제공한다.



그리고 다양한 운영체제에서 실행할 수 있는 배포판을 제공한다.


 개인적으로 스크래치와 함께 프로그래밍의 개념을 학습할 수 있는 좋은 도구라고 생각된다.



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 파이썬 3.4 이상에서 표준화된 Enum객체를 지원한다. 자세한 설명은 여기에 있다. 간략한 사용법을 알아보도록 하자.


 일단 Enum 클래스를 임포트해야 한다.


>>> from enum import Enum


첫 번째로 다음과 같이 클래스를 Enum을 상속해서 생성할 수 있다.


>>> class Color(Enum):
...     red = 1
...     green = 2
...     blue = 3


이제 Color.red 또는 Color.green 과 같이 사용할 수 있다. 첫 번째 값은 보통 1부터 시작한다. (0으로 시작하면 그 필드는 False가 된다.)


 다른 방법으로 다음과 같이 더 간단히 생성할 수 있다.


>>> Color = Enum('Color', 'red green blue')


유의할 점은 인스턴스 이름과  Enum생성자의 첫 인자가 (위에서 밑줄 쳐진 두 부분) 같아야 한다. 이제 이전과 마찬가지로 Color.red 또는 Color.green 과 같이 사용할 수 있다.


enum 필드는 name과 value를 가진다. 예를 들어 Color.blue 의 name 은 'blue' value 는 3 이다.


>>> Color.blue.name
'blue'

>>> Color.blue.value
3

>>> type(Color.blue)
<enum 'Color'>



Posted by 살레시오