[Numpy 기초] Numpy 라이브러리

 

Numpy 에 대해 알아보자.

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1. Numpy(Numerical Python) 란?

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파이썬의 고성능 과학 계산용 패키지를 말한다.

• 일반 List에 비해 빠르고 메모리를 효율적으로 사용할 수 있다.
• 반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리를 지원한다.
• 선형대수와 관련된 다양한 기능을 제공한다.
• C, C++, 포트란 등의 언어와 통합이 가능하다.

 

 

2. Numpy 모듈 호출

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  import numpy as np
    

 

 

3. Numpy의 ndarray(배열) 만들기

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  import numpy as np
  
  a = np.array([1,2,3], dtype=np.int64)  # dtype 으로 지정 (== dtype='int64')
  print(a)   # [1 2 3]
  print(a.dtype)  # int64
  print(type(a))  # <class 'numpy.ndarray'>
  print(a.shape)  # (3,)
  print(a.ndim)  # 1
  print(a.size)  # 3

• np.array( ) : Numpy의 array 생성
• dtype : 배열 전체 데이터의 Type 반환
• type( ) : 객체의 Type 반환
• shape : 배열의 모양 반환
• ndim : 배열의 차원 반환
• size : 배열의 전체 요소의 수(사이즈) 반환

 

 

4. Numpy의 ndarray(배열) 만들기 2

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  # 1. 정수 타입으로 지정, 배열 값을 모두 0으로 지정
  print(np.zeros([2, 2, 3], dtype=np.int))  
  
  # 2. 실수 타입으로 지정, 배열 값을 모두 1으로 지정
  print(np.ones([2, 2, 3], dtype='float'))  
  
  # 3. 배열 갯수 3개, 값 100으로 지정
  print(np.full(3, 100))   
  
  # 4. 0부터 4까지의 값으로 생성
  ab = np.arange(5)
  print(ab)
    

1. [[[0, 0, 0], [0, 0, 0]], [[0, 0, 0], [0, 0, 0]]]

-> np.zeros( ) : 배열 값을 0으로 채운다.

2. [[[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]], [[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]]

-> np.ones( ) : 배열 값을 1로 채운다.

3. [100, 100, 100]

-> np.full( ) : 임의의 값으로 배열을 채운다.

4. [0, 1, 2, 3, 4]

-> np.arange( ) : 지정한 범위값으로 배열을 채운다.

 

 

5. ndarray 값 바꾸기

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  # 1. astype( )
  ab = np.arange(5)
  ab = ab.astype(np.float)  # dtype을 float로 변경, int, str도 가능
  print(ab)

  # 2. reshape( )
  a_2d = np.arange(9).reshape((3, 3))  # 2차원
  print(a_2d)
  

• astype( ) : 배열의 데이터 타입을 변경한다.
• reshape( ) : 배열의 모양을 변경한다.

 

 

 

https://github.com/mafls122/python_Numpy

mafls122/python_Numpy