넘파이 기초 2

 

넘파이 numpy 기초 2

 

배열 인덱싱

 

배열 슬라이싱이 가능하다.

배열의 슬라이스로 만든 배열은 본래의 배열과 공유하고 있기 때문에, 수정하면 본래의 배열도 같이 수정된다.

 

 

 

a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
a
b = a[:2, 1:3]
print(b)

 

 

정수 인덱싱과 슬라이스 인덱싱

 

정수 인덱싱과 슬라이스 인덱싱을 동시에 실행 가능하다.

그러나 이때 주의할 점이 있는데, 배열의 차원이 감소한다는 것이다. 

 

 

a = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8], [9,10,11,12]])
print(a, a.shape)
row1 = a[1, :] 
print(row1, row1.shape)

 

 

기본 연산 

 

연산자와 함수를 사용한 배열 연산이 가능하다. 

 

기본적으로 덧셈은 연산자 + 를 사용하며, np.add를 사용하여 구할 수 있다.

뺄셈도 마찬가지로 -를 사용하며, np.subtract을 사용하여 구할 수 있다.

 

 

print(x + y)
print(np.add(x, y))
print(x - y)
print(np.subtract(x, y))

 

 

곱셈과 나눗셈도 연산자 *, / 을 사용하고 np.multiply np.divide 으로 값을 구할 수 있다.

 

 

print(x * y)
print(np.multiply(x, y))
print(x / y)
print(np.divide(x, y))

 

 

벡터 내적 구하기

 

벡터의 내적은 dot 을 사용하여 구할 수 있다.

두 가지 방법이 존재한다. 

 

 

x = np.array([[1,2],[3,4]])
y = np.array([[5,6],[7,8]])
print(x)
print(y)

print(x.dot(y))
print(np.dot(x, y))

 

 

전치 행렬

 

전치행렬은 변수.T를 사용해서 구할 수 있다. 

 

x = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(x)
print(x.T)