Python_Numpy

2021년 06월 01일

Numpy 모듈 불러오기

# Numpy 모듈 불러오기 
# 사용하기 전 무조건 실행 !!
import numpy as np
# import 불러오기, as로 별칭 설정

배열 생성

# 1차원 배열 생성 - 대괄호 [] 
lst = [1,2,2,3,2,4,3,3,5,45]
arr = np.array([1,2,3,4,5])
# arr = np.array([lst]) 넣어도 된다~
arr

출력 : array([1, 2, 3, 4, 5])

# 2차원 배열 생성 - 대괄호 [[]], [[],[]], [[],[],[],[]]등등
arr2 = np.array([[1,2], [3,4], [5,6]])
arr2

출력 : array([[1, 2],
[3, 4],
[5, 6]])

# 2차원 배열 생성
arr2_2 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
arr2_2

출력 : array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]])

배열의 속성값 확인

# 배열의 크기 확인
arr.shape

출력 : (5,)

arr2.shape

출력 : (3, 2)

arr2_2.shape

출력 : (2, 3)

arr2.size

출력 : 6

arr.size

출력 : 5

# 배열에 있는 데이터의 타입
arr.dtype

출력 : dtype('int32')

arr2.dtype

출력 : dtype('int32')

# 배열의 차원을 확인
arr.ndim

출력 : 1

연습 문제

# 연습 문제 주어진 array에서 크기 차원 개수를 구하라

arr3 = np.array([[[1,2], [3,4]], [[5,6], [7,8]]])
arr3

print("배열의 크기 : {}".format(arr3.shape))
print("배열의 차원 : {}".format(arr3.ndim))
print("배열의 개수 : {}".format(arr3.size))

출력 :
배열의 크기 : (2, 2, 2)
배열의 차원 : 3
배열의 개수 : 8

특정한 값으로 배열 생성

# 0으로 값을 채워서 배열을 생성
# np.zeros((행,열))
arr4 = np.zeros((3,4))
arr4

출력 :
array([[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.]])

# 1로 값을 채워서 배열 생성
# np.ones((3,4))
# 실수 타입을 저장함
arr5 = np.ones((3,4))
arr5

출력 :
array([[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.],
[1., 1., 1., 1.]])

# 원하는 값을 채워서 배열 생성
# np.full((행, 열), 특정한 값)
arr6 = np.full((3,4), 6)
arr6

출력 :
array([[6, 6, 6, 6],
[6, 6, 6, 6],
[6, 6, 6, 6]])

일련의 숫자를 담은 배열 생성

# 1 ~ 50까지 담은 1차원 배열 생성
# 1. 1~50 까지 친다
# 2. for문 돌려서 list 저장한 다음에 np.array()
lst = []
for i in range(1, 51):
    lst.append(i)
arr7 = np.array(lst)
arr7

출력 :
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, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34,
35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50])

# np.arange(시작값, 끝값, 증가값)
# 위 방법과는 달리 numpy에서 제공되는 함수인 arange로 쉽게 구현 가능
arr8 = np.arange(10, 51, 10)
arr8

출력 : array([10, 20, 30, 40, 50])

랜덤한 값으로 배열 생성

# np.random.rand(행, 열)
# 0~1` 사이의 값으로 랜덤하게 생성
np.random.rand(2,3)

출력 : array([[0.39378725, 0.27768867, 0.94353203],
[0.83452131, 0.66112856, 0.97540292]])

# np.random.randint(시작값, 끝값, size = )
np.random.randint(1, 10, size = 5)

출력 : array([8, 2, 2, 1, 2])

np.random.seed(100)
np.random.randint(1,11, size = (2,3))

출력 : array([[9, 9, 4],
[8, 8, 1]])

타입을 지정해서 배열을 생성

lst = [3.4, 1.2, 1.0, 5.4, 6.6]
lst
ar = np.array(lst, dtype = np.int64)
# 데이터 타입 확인
ar.dtype

출력 : dtype('int64')

# 데이터 타입 변환
ar2 = ar.astype(np.float64)
ar2

출력 : array([3., 1., 1., 5., 6.])
float 실수 값으로 표현된다.

배열 연산

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

출력 : array([1, 2, 3])

# 요소별 연산이 가능
arr + 1

출력 : array([2, 3, 4])

arr * 10

출력 : array([10, 20, 30])

# 배열 간의 연산
arr + arr

출력 : array([2, 4, 6])