<Numpy> 1. 기초 / 특징 /배열생성 /전치연산

 

http://www.numpy.org 

NumPy

 

Numpy의 특징

1. 백터 및 행렬 연산과 관련된 편리한 기능을 제공
2. list와 거의 동일하지만 numpy배열의 특징을 가진다.
   
   • 모든 원소가 같은 자료형이어야 한다.
   • 원소의 개수를 바꿀 수 없다.
3. 적은 메모리 사용으로 연산속도가 빠르다.
4. 백터화 연산, 배열 인덱싱들 통한 질의가 가능하다 

파이썬에서는 기본적으로 배열(array) 자료형을 제공하지 않기 때문에 numpy를 이용하여 배열(array)을 사용할 수 있다

사용방법은 아래와 같으며 np라는 별칭으로 주로 쓰인다.

import numpy as np

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배열 만들기

• numpy에서 제공하는 array함수를 이용하여 배열을 만들 수 있다.

np.array([ ])

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1차원 배열 만들기

 

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백터화 연산 

 : 배열 객체는 배열의 각 원소에 대한 반복 연산을 하나의 명령어로 처리할 수 있게 지원

 

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2차원 배열 만들기

 

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3차원 배열 만들기

 

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배열의 크기 변형 : reshape(m,n),  flatten(),  ravel()

 

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배열 생성하기  arange([시작],끝,[간격]) / linspace(시작, 끝 , [개수]) /zeros(m,n) / ones(m,n) / empty(m,n)/

                               random.rand(개수) / random.randint([시작 ], 끝 ,[ size=(m,n))

 

 

1. arange([시작],끝,[간격])

 

2. linspace(시작, 끝, [개수])

 

3. zeros((m, n)) / ones((m,n))

• 모든 데이터가 0 또는 1로만 이루어진 배열을 만들어내는 명령어
• m행 n열의 데이터를 생성합니다.
• 2차원 배열 이상을 만들려면 ((차수, m ,n )) 형태로 생성 (1차원은 (m,n))

 

4. np.ones_like() : 배열을 1로 바꿔주는 함수

5. empty(m,n)

• 배열을 생성만 하고 특정한 값으로 초기화를 하지 않는다
• empty 명령으로 생성된 배열에는 기존에 메모리에 저장되어 있던 값이 있으므로 배열의 원소의 값을 미리 알 수 없다.

 

 

 

 

 

6. random.rand(개수)/random.randint([시작 ,] 끝 [, size=(m,n))

• random.rand()는 괄호안의 숫자의 개수에 따라 적합한 numpy배열로 0 이상 1 미만의 임의의 값을 출력
• random.randint()는 함수명에서 알 수 있는 것처럼 지정한 값 사이의 정수를 랜덤으로 호출
• 시작 값은 Default 값이 0이며, size 값은 Default값이 1 

 

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전치연산 (Transpose) : .T