넘파이 기초 1

 

 

넘파이 

 

넘파이는 전체 데이터 배열에 대해 빠른 연산을 제공해 주는 것이 특징이다. 

또한, 선형대수, 난수 발생, 푸리에 변환 등이 가능하다. 

 

 

numpy 를 시작하기 앞서 

import numpy as np 먼저 실행시켜 준다. 

 

( 없다면 pip install numpy 부터 

 

 

다차원 배열 

 

numpy의 기본 자료형은 ndarray 으로 같은 종류의 데이터를 담을 수 있는 다차원 배열이다. 

 

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
print(a)
b = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] 
print(b)
c = [1, 'a', 3.5] 
print(c)

 

 

 

 

 

np.array()로 생성 가능하다. 

 

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

 

 

 

 

 

 

구조 확인은 shape 이나 ndim 으로 가능하다. 

 

a.shape()
a.ndim()

 

 

 

 

간단한 행렬 작성

 

 

np.zeros: 모든 배열 원소가 0인 행렬을 생성해 주는 내장 함수

a = np.zeros((2, 3))  
print(a)

 

 

 

 

 

np.ones: 모든 배열 원소가 1인 행렬을 생성해주는 내장 함수

 

b = np.ones((3, 4)) 
print(b)

 

 

 

 

 

np.eye: 단위행렬을 만들어주는 내장 함수 

 

c = np.eye(4) 
print(c)

 

 

 

 

np.full: 원하는 값으로 값을 채워주는 내장 함수

d = np.full((2, 3), 5) 
print(d)

 

 

 

 

reshape

 

 

데이터 shape을 변경해줄 때 사용한다.  

간단하게 reshape(행, 열) 로 숫자를 채워주면 된다. 

 

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a.reshape(3,2)

 

 

 

데이터 타입 

 

데이터 타입을 명시적으로 선언해주는 것도 가능하다. 

 

x = np.array([1, 2])  
y = np.array([3.0, 4.0]) 
z = np.array([1, 2], dtype=np.int64)