Python_numpy

numpy 이해하기

 

1. numpy 모듈 사용하기

# numpy 라이브러리 불러오기
# numpy를 np라고 부르기
import numpy as np

# 1차원 array 생성하고
list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
arr1 = np.array(list1)

arr2 = np.array([1, 2, 3])

arr1.sum(0)

# 2차원 array 생성하기
list2 = [[1,2,3], [4,5,6]]
arr2 = np.array(list2)

# 배열의 크기 확인
# shape
list2 = [[1,2,3], [4,5,6]]
arr2 = np.array(list2)
arr2.shape

# 배열의 전체 요소 개수 확인하기
# size
arr2.size

# 배열의 차원 확인하기
# ndim
print(arr2.ndim)
print(arr1.ndim)

# 배열의 타입 확인하기
# dtype
arr2.dtype

# 특정한 값으로 배열 생성
# 0으로 만들기 : zeros(배열크기)
# 3행 4열
np.zeros((3,4))
size = (3, 4)

# 특정한 값으로 배열 생성
# 1으로 만들기 : ones(배열크기)
np.ones((3,4))

# dtype = 타입 지정해서 생성하기
np.ones(size, dtype = int)

# 0과 1을 제외하고 다른 숫자를 배열 생성하기
# full(배열의 크기, 생성할 숫자)
np.full(size, 5)

# 1부터 50까지 숫자로 배열 생성하기

# 방법1
list_50 = []
for i in range(1, 51):
    list_50.append(i)
    
arr_50 = np.array(list_50)
print(arr_50)

# 방법2
# arange(시작 = 0, 끝, 간격=1)
np.arange(50)

# 1부터 51까지 10의 간격으로 배열 생성
np.arange(1, 52, 10)

# linspace(시작, 끝, 값의 갯수)
# 시작부터 끝까지 값의 갯수만큼으로 분할하기
np.linspace(1, 50, 50)

# 랜덤 값 배열 생성
# np.random.rand(배열의 크기)
arr = np.random.rand(2, 4)

# 랜덤한 정수(랜덤값의 범위 지정)로 배열 생성
# np.random.randint(처음 숫자(이상), 끝 숫자(미만), 배열의 크기)
arr = np.random.randint(2, 10, (2,4))

# 타입 변경하기
# astype(변경할 타입)
arr4 = arr.astype(float)

# array 인덱싱
# 1 ~ 6 까지가 들어있는 2차원 배열 생성
# 생성된 배열의 차원을 바꾸는 방법
# reshape(변경하고 싶은 배열의 크기)
arr5 = np.arange(1, 7).reshape(2,3)

# array 인덱싱
# [행, 열]
# [고차원 > 저차원]
arr5[0,2]

# array 슬라이싱
arr5[3:8]

#arr[행시작값:행 마지막 범위(인덱스 범위+1) , 열]
arr6[0:6, 0:1]