파이썬 머신러닝 완벽 가이드_ndarray(2)

ndarray 데이터 요소

 import numpy as np
 
 list1 = [1, 2, 3]
 print('list1 type:', type(list1))
 array1 = np.array(list1) // 1차원
 #array1 = np.array([1,2,3])
 print('array1 type:',type(array1))
 print('array1 array 형태:',array1.shape) //요소
 
 array2 = np.array([[1,2,3],[2,3,4]]) 
 print('array2 type:',type(array2))
 print('array2 array 형태:',array2.shape)

 array3 = np.array([[1,2,3]]) // 중첩리스트로 표현 & 차원 존재
 print('array3 type:',type(array3))
 print('array3 array 형태:',array3.shape) // rows가 1

[출력결과]

list1 type: <class 'list'>
array1 type: <class 'numpy.ndarray'>
array1 array 형태: (3,)
array2 type: <class 'numpy.ndarray'>
array2 array 형태: (2, 3)
array3 type: <class 'numpy.ndarray'>
array3 array 형태: (1, 3)

차원을 보고 싶을때

print('array1: {:0}차원, array2: {:1}차원, array3: {:2}차원'.format(array1.ndim,array2.ndim,array3.ndim))

[출력결과]
array1: 1차원, array2: 2차원, array3: 2차원

ndarray의 데이터 타입

list1 = [1,2,3]
print(type(list1))
array1 = np.array(list1)
print(type(array1))
print(array1, array1.dtype)

[출력결과]
<class 'list'>
<class 'numpy.ndarray'>
[1 2 3] int32

list2 = [1, 2, 'test']
array2 = np.array(list2)
print(array2, array2.dtype)

list3 = [1, 2, 3.0]
array3 = np.array(list3)
print(array3, array3.dtype)

[출력결과]['1' '2' 'test'] <U11
[1. 2. 3.] float64

array_int = np.array([1, 2, 3])
array_float = array_int.astype('float64') 
print(array_float, array_float.dtype)

array_int1= array_float.astype('int32')
print(array_int1, array_int1.dtype)

array_float1 = np.array([1.1, 2.1, 3.1])
array_int2= array_float1.astype('int32')
print(array_int2, array_int2.dtype)

[출력결과][1. 2. 3.] float64
[1 2 3] int32
[1 2 3] int32