[Python]Numpy 왕초보 입문

Numpy는 파이썬을 통해 데이터 분석할 때 사용하는 수치 계산용 라이브러리이다.

Numpy는......?

---

🔮 정의

• Numpy는 Numerical Python의 줄임말로 C언어로 구현된 파이썬 라이브러리이다.

🔮 용도

• 대규모 다차원 배열과 행렬 연산에 도움을 준다.

🔮 왜 사용하는가......?

• 파이썬을 통해 머신러닝, 딥러닝, 데이터분석 등을 할 때 사용한다.

Numpy 사용법

---

🗳 Numpy 설치

• pip를 통해 쉽게 설치 가능하다
  • 우선 프로젝트에 가상환경을 생성하고 연결허세요 --> 참조
    윈도우에서 미니콘다 설치
    맥에서 미니콘다 설치

$pip install numpy

🗳 Numpy 사용하기

• Numpy를 파이썬에서 쉽게 사용하기 위해 np라는 이름을 붙인다.

import numpy as np

🗳 Numpy 배열 생성

• Numpy에서 가장 기본적인 데이터 구조는 배열이다.
• ndarray 클래스로 다차원 배열을 생성하고 관리할 수 있다.
• np.array() 함수를 통해 파이썬 list를 인자로 받아와서 사용한다.

1. list를 배열로 변환

• array정의 및 출력하기

arr = [1,2,3,4,5]
print(arr)
type(arr)

# 결과:
# [1, 2, 3, 4, 5]
# list

• 위에서 만든 python list를 사용하기

ndarray = np.array(arr)
print(ndarray) 
type(ndarray)

# 결과:
# [1 2 3 4 5]
# numpy.ndarray

2. 다차원 배열

arr_2d = np.array([[1,2,3],[3,4,5]])
print(arr_2d)

# 결과: 
# [[1 2 3]
# [3 4 5]]

3. ndarray배열의 속성

• 배열의 구조에 따라 데이터를 조작하는 방식이 달라지기 때문에,
• 배열의 중요한 속성들을 확인하는 것은 배열의 구조를 파악하는데 필수적이다.

• 배열의 차원 확인

print(ndarray.shape) #(5,)
print(arr_2d.shape)  #(2, 3)

• 데이터 타입 확인

print(ndarray.dtype) #int64
print(arr_2d.dtype)	 #int64

• 배열의 차원 수 확인

print(ndarray.ndim)  #1
print(arr_2d.ndim)   #2

4. 배열 초기화

• np.zeros(size)

# 3 * 3의 배열로 초기화
arr_2d = np.zeros((3,3))
print(arr_2d)

#결과:
#[[0. 0. 0.]
 #[0. 0. 0.]
 #[0. 0. 0.]]

• np.ones(size)

# 2*2 배열을 생성하고 값을 1로 채움
arr_2d = np.ones((2,2)) 
print(arr_2d)

#결과:
#[[1. 1.]
# [1. 1.]]

• np.full(size)

# 3*3 배열을 생성하고 값을 7로 채움
arr_2d = np.full((3,3), 7) 
print(arr_2d)

#결과:
#[[7 7 7]
# [7 7 7]
# [7 7 7]]

• np.random.random(size)

# 2*2 배열을 생성하고 값을 랜덤하게 채움
arr_2d = np.random.random((2,2)) 
print(arr_2d)

#결과:
#[[0.60425932 0.53006054]
# [0.28702881 0.3450351 ]]