numpy.array

pip install numpy
import numpy as np

np에 있는 array형태의 데이터구조를 만든다.

np_array_1 = np.array([1,2,3,4])
print(np_array_1)
print(type(np_array_1))

np_array_2 = np.array([[1,2,3], [4,5,6]])
print(np_array_2)

array의 행의 수와 크기를 출력

print(np_array_2.ndim)
# array의 크기를 출력
print(np_array_2.shape)

0 행렬 -> zeros(크기)

zero_array = np.zeros((3,4))
zero_array

1로 채워진 행렬 -> ones(크기)

one_array = np.ones((3,4))
one_array

full(크기, 채워줄 숫자) -> 0,1이 아닌 원하는 숫자로 채워서 행렬을 만들때 사용

full_array = np.full((2,2), 3.)
full_array

단위행렬 만드는 함수 -> eye(크기)

eye_array = np.eye(3)
eye_array

임의의 값을 가지는 행렬 -> random.random(크기)

random_array = np.random.random((4,2))
random_array

arange() -> 순차적인 데이터를 만들때 사용

arange_array = np.arange(10)
arange_array

간격을 조정해서 순차적으로 데이터를 만들때

arange_array_2 = np.arange(2, 10, 2)
arange_array_2

행렬의 구조를 변경하는 함수 -> reshape(크기)

reshape_array = arange_array.reshape((2,5))
reshape_array

행렬의 연산

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

행렬의 덧셈 -> x + y / np.add(x, y)
행렬의 뺄셈 -> x - y / np.suntract(x, y)
행렬의 곱셈 -> x * y / np.multiply(x, y)
행렬의 나눗셈 -> x / y / np.divide(x, y)

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

행렬의 행렬곱 -> x @ y / np.dot(x, y)

x2 = np.array([[1,2], [3,4]])
y2 = np.array([[5,6], [7,8]])

print(x2 @ y2)
print(np.dot(x2, y2))