[Python] Numpy

• 기본 구조

# 1차원 배열
>>> import numpy as np
>>> np.array([1, 2, 3]) 
array([1, 2, 3])

# 2차원 배열
>>> np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
array([[1, 2, 3],
	   [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

# 3차원 배열
>>> np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])
array([[[ 1, 2, 3],
		[ 4, 5, 6]],

       [[ 7, 8, 9],
        [10, 11, 12]]])

# cf. 리스트
>>> [1, 2, 3]
[1, 2, 3]

• 배열 생성하기

>>> np.arrange(1, 26) # 25개의 인자가 생성됨.
array([ 1,  2,  3,  4,  5,  6,  7,  8,  9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17,
       18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25])

• reshape()

>>> np.arrange(1, 26).reshape(5, 5)
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10],
       [11, 12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19, 20],
       [21, 22, 23, 24, 25]])
>>> np.arrange(1, 26).reshape(5, -1)
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10],
       [11, 12, 13, 14, 15],
       [16, 17, 18, 19, 20],
       [21, 22, 23, 24, 25]])

• 색인(indexing)

>>> a1 = np.array([1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9])
>>> a2
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

# 1행
>>> a1[1, :] 
array([4, 5, 6])

# 1행 0열
>>> a1[1, :1]
array([4])

# 1행 0열의 원소를 반환
>>> a1[1][0]
4

# 1열 (차원 축소 발생함)
>>> a1[:,1]
array([2, 5, 8])

# 1열 (차원 축소 발생하지 않음)
>>> a1[:,1:2]
array([[2],
       [5],
       [8]])