[Python] Numpy

Jimin_Note·2025년 8월 6일

[Python]

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NumPy - ndarray 정리

✅ ndarray vs list 비교

항목	`ndarray`	`list`
데이터 타입	모든 원소가 동일한 타입	다양한 타입 혼합 가능
메모리 효율	크기가 고정되어 메모리 사용이 더 효율적	유연하지만 비효율적일 수 있음
차원 지원	1차원 벡터, 2차원 행렬, 다차원 텐서 등 가능	일반적으로 1차원
연산 처리	반복문 없이 전체 배열 연산 가능 (벡터화 연산)	반복문 필수

✅ 배열 생성 방법

import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4])

📌 특정한 값을 가진 배열

np.zeros(5)            # 0으로 채워진 (5,) 배열
np.ones((2, 3))        # 1로 채워진 2x3 배열
np.full((3, 3), 7)     # 7로 채워진 3x3 배열

✅ arange() 함수

: 특정 간격의 숫자 배열을 생성
-> 파이썬의 range와 유사하지만, 배열 형태로 반환

np.arange(start, stop, step)

np.arange(5)          # [0 1 2 3 4]
np.arange(1, 10)      # [1 2 3 4 5 6 7 8 9]
np.arange(0, 10, 2)   # [0 2 4 6 8]
np.arange(0, 1, 0.2)  # [0.  0.2  0.4  0.6  0.8]

✅ linspace() 함수

: 지정된 구간을 균등하게 나눈 숫자 배열생성
-> arange에서는 시작과 끝값이 포함안됐지만 linspace는 포함

np.linspace(start,stop,num=50)
np.linspace(0,1,5) # [0. 0.25 0.5 0.75 1.]

축 (axis) 개념

행 방향 (↓) : axis=0
열 방향 (→) : axis=1

📌 참고 이미지

✅ 차원 관련 함수

arr.reshape(newshape) : arr의 차원을 newshape로 변경
flatten : 다차원 배열을 1차원으로 평탄화하는데 사용
squeeze : 크기가 1인 차원을 제거 (ex : (1,3,1)인 배열이 있다면 (3,)으로 변환)

arr2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print("차원:",arr2.ndim) #차원: 2
print("형태:",arr2.shape) #형태: (2,3)

arr3 = np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])
print("차원:",arr3.ndim) #차원: 3
print("형태:",arr3.shape) #형태: (2,2,2)

✅ 유니버설 함수 (ufunc)

: 배열 요소별 연산을 수행하는 함수

산술연산 : np.add, np.substract, np.multiply, np.divide(+,=,*,/ 연산자를 써서 실질적으로 쓰진 않음)
거듭제곱 : np.power
삼각 함수 : np.sin, np.cos, np.tan
지수와 로그 : np.exp, np.log, np.log10
기타 : np.sqrt(제곱근), np.abs(절대값)