NumPy (Numerical Python): Python에서 대규모 다차원 배열을 다룰 수 있게 도와주는 라이브러리
→ 데이터의 대부분은 숫자 배열 형태이므로 이를 처리하기 위함
numpy로 배열 생성하기
import numpy as np
np_arr = np.array(range(5)) #0~4까지의 연속적인 숫자 배열 생성
print(np_arr) #[0 1 2 3 4] → 공백으로 구분
print(type(np_arr)) #<class 'numpy.ndarray'>
❗️list는 여러 타입의 데이터를 저장할 수 있는 것과 달리 numpy는 같은 데이터 타입만 저장 가능
배열의 데이터 타입 dtype
배열의 속성
실습 1
import numpy as np
array = np.array(range(10)) #[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9] 생성
print(array.ndim) # 차원 출력 -> 1
print(array.shape) # 모양 출력 -> (10,)
print(array.size) # 크기 출력 -> 10
print(array.dtype) # data type 출력 -> int64
print(array[3:6]) # 인덱스 3요소부터 5요소까지 출력
print(array.astype('str')) # dtype을 str로 변경
Indexing & Slicing
실습 2
import numpy as np
matrix = np.array(1, 13, 1).reshape(3, 4)
'''[[ 1 2 3 4 ]
[ 5 6 7 8 ]
[9 10 11 12]]'''
print(matrix[0,1]) # Indexing을 통해 값 2 출력
print(matrix[2:,:2]) # Slicing을 통해 9, 10 출력
print(matrix[matrix < 5])) # Boolean indexing를 이용해 5보다 작은 수 출력
print(matrix[[0,2]]) # Fancy indexingd을 통해 0번째,2번째 행만 출력