NumPy는 Python에서 과학 연산을 위한 가장 기본적인 패키지 중 하나입니다. NumPy는 데이터 분석, 데이터 처리, 선형 대수, 머신 러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다.
Numpy의 특징으론 다음과 같습니다.
- Numpy는 C언어로 구현되어 있어 연산 속도가 빠릅니다.
- 수치 연산에 관련된 방대한 라이브러리가 존재합니다. ( with scipy )
- 일반 파이썬을 이용한 수치 연산보다 훨씬 빠릅니다.
- 특히 배열 병렬 연산에 특화 되어 있습니다.
0. numpy 모듈 불러오기
numpy를 사용하기 위해서는 먼저 numpy 모듈을 불러와야 합니다. numpy 모듈을 불러오는 코드는 다음과 같습니다.
# numpy 모듈 불러오기
import numpy as np1. ndarray
ndarray는 Numpy에서 제공하는 다차원 배열 객체로, 동일한 데이터 타입을 가진 요소로 구성된 배열입니다.
python의 리스트를 ndarray로 만드는 과정은 다음과 같습니다.
py_lst = [1, 2, 3]
arr1 = np.array(py_lst) # np.array : 파이썬의 리스트를 ndarray화
arr12. numpy의 함수 알아보기
1. np.arange()
np.arrange()는 범위 내의 일정 간격을 가진 배열을 생성하는 함수입니다. 함수의 인수로는 생성할 배열의 범위와 간격을 지정합니다. 파이썬의 range()함수와 흡사하게 사용됩니다.
np.arange(1, 10, 2)
위 코드의 출력 결과는 다음과 같습니다.
[1 3 5 7 9]2. np.zeros()
np.zeros()는 0으로 채워진 배열을 만들 때 사용합니다. 함수의 인수로는 shape(형상)을 입력받습니다.
np.zeros((3, 2))위 코드의 출력 결과는 다음과 같습니다.
[[0. 0.]
[0. 0.]
[0. 0.]]3. np.ones()
np.ones()는 1로 채워진 배열을 만들 때 사용합니다. 함수의 인수로는 np.zeros()와 같이 shape(형상)을 입력받습니다.
np.ones(5)위 코드의 출력 결과는 다음과 같습니다.
[1. 1. 1. 1. 1.]4. np.full()
np.full()는 지정한 숫자로 배열을 만들 때 사용합니다. 함수의 인수로는 앞엔 shape, 뒤에는 채울 숫자를 입력받습니다.
np.full((2, 3), 7)
위 코드의 출력 결과는 다음과 같습니다.
[[7 7 7]
[7 7 7]]5. np.linspace()
np.linspace()는 범위 내에서 균등 간격으로 원하는 개수의 배열을 생성합니다. 인수로는 시작 값, 끝 값, 생성할 데이터 수를 받습니다.
np.linspace(1, 10, 3)
위 코드의 출력 결과는 다음과 같습니다.
[ 1. 5.5 10. ]6. np.random.rand()
np.random.rand()는 0과 1 균등 분포에서 난수를 생성하여 배열을 만드는 함수입니다. 함수의 인수로는 shape를 받습니다.
np.random.rand(2, 3)위 코드의 출력 결과는 다음과 같습니다.
[[0.66394392 0.03015166 0.48187234]
[0.5854829 0.28808383 0.16924803]]7. np.random.randn()
np.random.randn()는 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규 분포를 따르는 난수를 생성하여 배열을 만드는 함수입니다. 함수의 인수로는 np.random.rand()와 같이 배열의 shape를 받습니다.
np.random.randn(16)위 코드의 출력 결과는 다음과 같습니다.
[ 0.06751993 0.49481617 1.45377871 0.49295155 -0.05503713 0.43659366
-0.43338015 -1.15205585 -0.98363672 -2.33598625 0.6001808 0.57975685
-0.00717542 -1.27329527 1.01392436 -1.1330409 ]8. np.random.uniform()
np.random.uniform()은 np.random.rand()와 비슷하게 균일 분포에서 난수를 생성하는데 사용하지만 np.random.uniform()은 범위를 설정하여 원하는 구간의 난수를 생성하는 함수입니다. 인수로는 시작 값, 끝 값, shape 순으로 받습니다.
np.random.uniform(1.0, 3.0, size = (4, 5)) 위 코드의 출력 결과는 다음과 같습니다.
[[2.55752745 1.52754581 1.53850947 2.31543273 2.14299603]
[1.9052815 1.65771296 1.46036962 2.78939883 2.64073966]
[2.02382006 2.29119511 1.59647249 1.76267449 2.31768143]
[1.7015004 1.35017402 2.14816339 1.00845003 1.98943171]]9. np.random.choice()
np.random.choice()은 0부터 (끝 값 -1)의 정수를 랜덤하게 샘플링한 배열을 복원 추출하는 함수입니다. 인수로는 끝 값, 배열의 크기로 받습니다. 비복원 추출을 하고 싶으면 인수 뒤에 replace = False 추가하면 됩니다.
np.random.choice(10, size = (2, 3)) 위 코드의 출력 결과는 다음과 같습니다.
[[2 5 1]
[0 4 5]]10. np.random.randint()
np.random.randint()은 주어진 정수 범위에서 난수를 생성을 만들 때 사용하는 함수입니다. 인수로는 시작 값, 끝 값, 배열의 크기를 받습니다.
np.random.randint(10, 100, size = (3, 4))위 코드의 출력 결과는 다음과 같습니다.
[[90 37 66 66]
[25 72 91 51]
[34 36 33 26]]