Python 13일차

Numpy 정리

Numpy란?

Numpy는 수치 데이터를 다루는 데 매우 유용한 파이썬 라이브러리로, 특히 배열(array) 연산에서 강력한 성능을 발휘한다.

1. 배열 생성

리스트로 배열 생성

b = np.array([6, 7, 8])

튜플로 배열 생성

c = np.array((6, 7, 8))

2차원 배열 생성

d = np.array([[6, 7, 8], [1, 2, 3]])

배열 생성 후 변환

import numpy as np

x = np.arange(15)  # 0~14까지의 숫자를 1차원 배열로 생성
a = x.reshape(3, 5)  # 3행 5열의 2차원 배열로 변환

2. 배열 속성 확인

• type(a): 배열의 자료형을 확인
• a.dtype: 배열 요소의 자료형을 확인
• a.shape: 배열의 형태(크기)를 확인
• a.ndim: 배열의 차원을 확인
• a.itemsize: 배열 요소 하나의 바이트 크기를 확인
• a.size: 배열의 요소 개수를 확인

3. 배열의 연산

1차원 배열의 연산

a = np.array([20, 30, 40, 50]) 
b = np.arange(4)  #(0,1,2,3)

c = a - b  # 각 요소별 연산 array([20, 29, 38, 47])

2차원 배열의 연산

a = np.array([[1, 1], [0, 1]])
b = np.array([[2, 0], [3, 4]])

c = a + b  # 각 요소별 연산 array([[3, 1],[3, 5]])