[Numpy] Numpy 기초

Numpy (Numerical Python)

-수치 계산을 위한 라이브러리
-대규모 다차원 배열과 행렬 연산에 필요한 다양한 함수와 메소드를 제공

Numpy 함수

• 배열 생성 함수
  • numpy.array()
  • numpy.zeros()
  • numpy.ones()
  • numpy.emptu()
  • numpy.arange()
  • numpy.linspace()
  • numpy.random.rand()
  • numpy.random.randn()
• 배열 연산 함수
  • numpy.array()
  • numpy.mean()
  • numpy.min()
  • numpy.max()
  • numpy.std()
  • numpy.var()
    
• 배열 형태 및 차원 조작 함수
  • numpy.shape()
  • numpy.reshape()
  • numpy.transpose()
  • numpy.flatten()
  • numpy.concatenate()
  • numpy.split()
• 선형 대수 함수
  • numpy.dot()
    , numpy.linalg.inv(), numpy.linalg.det(), numpy.linalg.eig()
• 수학 함수
  numpy.sin(), numpy.cos(), numpy.exp(), numpy.log(), numpy.sqrt()
  
• 난수 생성 함수
  numpy.random.randint(), numpy.random.uniform(), numpy.random.normal(), numpy.random.shuffle()

Numpy 코드 예제

import numpy as np

a = np.array([1,2,3]) # 1차원 배열
b = np.array([1,2,3], [4,5,6]) # 2차원 배열

a = np.array([1.2.3])
b = np.array([4,5,6])

c = a + b # 덧셈 연산
d = a * b # 곱셈 연산

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

b = np.sum(a) # 합
c = np.mean(a) # 평균
d = np.min(a) # 최소값
e = np.max(a) # 최대값

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 인덱싱
b = a[0] 
c = a[2]

# 슬라이싱
d = a[1:4]
e = a[:3]
f = a[3:]