[Python] Numpy 속성확인, 배열생성 메서드, 인덱싱

 

Numpy ( Numerical Python ) 

다차원 배열(ndarray)과 수치계산을 효율적으로 처리하기위한 라이브러리

배열의 형태, 크기, 데이터 타입을 지정할 수 있다.

크기가 다른 배열간에도 연산이 가능하도록 자동으로 크기를 맞춘다.

필요한 때,
크롤링 데이터에서 수치계산이 필요할 때
데이터 배열 연산이나 변환이 필요할 때

 

 

Ndarray 타입

N-dimension array의 약자. 다차원 배열을 의미한다.

## 배열은 동일한 자료형으로 통일되어야한다.

 

numpy를 import해서 가져오고
일반적인 이차원리스트를 ndarray타입의 배열로 바꿔주었다.

▼ 결과
[[1 2 3]
 [ 4 5 6]]
type(b)로 type을 확인한다면, numpy.ndarray를 확인할 수 있다.

 

 

▼ 배열의 속성 확인

 

▼ 배열 접근

인덱싱, 슬라이싱

대괄호를 사용해서 array에 특정위치를 불러올 수 있다.

여러 요소를 불러와서 다시 배열로 출력할수도 있다.

 

위에서 array인 arr을 슬라이싱해보았다.

인덱싱 : arr[ 행 : 열 ] 
범위 : 행 <= arr < 열

 

▼ 배열생성 메서드

zeros() 

모든 값이 0인 배열 생성

1, 2, 3차원배열 다 만들 수 있음.
안에 괄호는 (), [] 상관없다.

 

 

ones() 

모든 값이 1인 배열 생성

zeros와 비슷하다, 1로 채워준다.

 

 

arange(start, stop, step, dtype)

연속된 숫자로 배열을 생성
범위 : start <= arr < stop
간격설정 : step
데이터타입 : 쓰지 않으면 자동으로 설정된다.

1 <= arr < 10 범위에서 2개의 수를 간격으로 생성하였다.

 

 

linspace(start, stop, num, endpoint, retstep, dtype)

구간을 일정하게 나눈 값으로 배열 생성
범위 : start <= arr <= stop

num : 기본 50, 설정가능
endpoint : 기본 True, 끝 값 포함
retstep : 기본 False, True면 값 간격의 값을 같이 반환 ex) 0.18367347
dtype : 데이터타입, 입력되지않으면 자동설정

결과값

 

▼ 3차원 배열

3차원.zeros((높이, 행, 열))

3차원배열을 만드는걸 zeros로 만들어봤다.
3행 3열의 2차원배열을 2개만들어서 묶인 모양을 하고있다.