numpy 의 기본적인 사용법

numpy란 ?

-numpy는 다차원 배열을 효과적으로 처리할수 있도록 도와주는 도구

- 현실 세계의 다양한 데이터는 배열 형태로 표현할 수 있습니다.

- python의 기본 list 에 비해 빠르고 강력한 기능을 제공합니다.

 

numpy 의 차원 

- 1차원 축(행) : axis 0 => Vector

- 2차원 축(열) : axis 1 => Matrix 행렬

- 3차원 축(채널) : axis 2 => Tensor (3차원 이상)

numpy 기초

import numpy as np

list_data = [1,2,3]
array =np.array(list_data)
print(array)
print(array.size)
print(array.dtype)
print(array[2])

[1 2 3]
3
int32
3

# 0부터 3까지의 배열 만들기
array1 = np.arange(4)
print(array1)


[0 1 2 3]


array2 = np.zeros((4,4),dtype=float)
print(array2)

[[0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0.]]
 
 
 array3 = np.ones((3,3),dtype= str)
print(array3)


[['1' '1' '1']
 ['1' '1' '1']
 ['1' '1' '1']]
 
 
 
# 0부터 9까지 랜덤하게 초기화 된 배열 만들기

array4 = np.random.randint(0,10,(3,3))
print(array4)
 
[[2 8 3]
 [6 5 0]
 [4 3 6]]
 
 
 # 평균 0이고, 표준 편차가 1인 표준 정규를 띄는 배열
array5 = np.random.normal(0,1,(3,3))
print(array5)

[[ 0.08001771  2.32032522  1.97830127]
 [ 0.12103209 -1.03117543  0.77862853]
 [-1.31782498 -0.92064003  1.53647443]]

 

 

 

Numpy 배열 합치기

import numpy as np


array1 = np.array([1,2,3])
array2 = np.array([4,5,6])
array3 = np.concatenate([array1,array2])
print(array3.shape)
print(array3)


(6,)
[1 2 3 4 5 6]

 

Numpy 배열 형태 바꾸기

import numpy as np

array1 = np.array([1,2,3,4])
array2 = array1.reshape((2,2))

print(array2)

[[1 2]
 [3 4]]

세로 축합치기

 

import numpy as np


array1 = np.arange(4).reshape(1,4)
array2 = np.arange(8).reshape(2,4)
print(array1)
print(array2)

array3 = np.concatenate([array1,array2],axis=0)
print(array3)

[[0 1 2 3]]
[[0 1 2 3]
 [4 5 6 7]]
[[0 1 2 3]
 [0 1 2 3]
 [4 5 6 7]]

 

 

 

 

 

import numpy as np

array = np.arange(8).reshape(2,4)
#axis=1 은 열을 의미함 [2]는 인텍스 2부터 라는 뜻
left, right = np.split(array,[2],axis=1)

print(left.shape)
print(right.shape)
print(array)

print(left)
print(right


(2, 2)
(2, 2)
[[0 1 2 3]
 [4 5 6 7]]
[[0 1]
 [4 5]]
[[2 3]
 [6 7]]


print(right[1][1])
7

https://www.youtube.com/watch?v=LdoJAC26MIc&list=RDCMUChflhu32f5EUHlY7_SetNWw&start_radio=1&rv=LdoJAC26MIc&t=64