2023.03.28 / python

ndarray 다차원 배열

파이썬은 array를 지원하지 않아요.

다차원 array를 배워보자

# 데이터표현부터 알아보아요
import numpy as np

a = 10 # scalar 값하나짜리 0차원
b = [10,20,30] # 1차원의 개념
c = [[1,2,3],[4,5,6]] # 2차원(matrix행렬)
d = [[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]]] # 3차원 list안에 list가 들어있음
# numpy의 ndarray
# arr = np.array(b)
# print(b)
# arr = np.array(c)
# print(arr)
arr = np.array(d)
print(arr)
print(arr.shape) #(2, 2, 3)

# ndarray를 만드는 가장 쉬운 방법
# np.array()를 이용해서 만들어요!

# 다르게 만드는 방법도 있어요
# shape은 tuple로 표현 인자에 튜플이 들어가야해요
arr = np.zeros((3,4))
print(arr)

arr = np.arange(0,10,2)
print(arr) # [0 2 4 6 8] 어레인지의 결과는 무조건 1차원이다

# 주의해야할건 python의 range는 개념이에요. 실제 데이터를 메모리에 가지도 있지 않음
# numpy의 arange()는 실제 가지고 있어요

arr = np.arange(0,12,1)
print(arr) # 1차원 ndarray

# 1차원을 2차원으로 바꾸고 싶다면?
# reshape 차원을 원하는대로 바꿔요

arr1 = arr.reshape(3,4) # 3행 4열로 바꿔요
print(arr1)

arr[-1] = 100
print(arr)

print(arr1)

# arr1 = arr.reshape(-1,2) # 열은 고정 데이터를 2차원으로 만들어. -1의 의미는 남은거 다 때려너어
# print(arr1)
arr1 = arr.reshape(-1,2,2) # 2행 2열짜리 행렬로 여러개 만들어
print(arr1)

Boolean indexing
Fancy indexing

행렬

(2차원)

사칙연산과 비교연산 가능
위 제외 행렬 가지고 할 수 있는 가장 대표적인 연산 : 행렬곱연산⭐