[Python] Numpy

Numpy는 Numerical Python의 줄임말로

C언어를 기반으로한 파이썬 라이브러리입니다.

고성능의 수치계산이나 과학적인 계산을 수행합니다.

자료 구조는 Python에서 사용하는 List의 확장판 느낌으로

다차원 배열을 처리하는데 필요한 여러 유용한 기능을 제공해주고 있습니다. 

데이터 분석을 할 때 사용하는 pandas, matplotlib의 기반으로 사용되기도 합니다.

모든 배열의 요소값은 기본적으로 같은 자료형이어야 합니다.

Numpy에서는 각 차원(Dimension)을 축(axis)으로 표현합니다.

핵심적인 기능은 ndarray라고 하는 배열 객체입니다.

ndarray 객체는 동일한 자료형의 n-차원 배열을 모아주는 역할을 하며

배열의 차원은 rank이고, 차원의 크기를 tuple로 표시하는 것을 shape라고합니다.

 

ex) 2행 3열인 경우 2차원 배열에서 rank는 2, shape는 (2, 3)

 

numpy 배열을 생성하는 방법은

 

1. Python의 List로 생성

2. numpy에서 제공하는 함수 사용

 

의 두 가지 방법이 있습니다.

Python에서 List를 생성하면

자동으로 numpy 배열로 인식됩니다.

List는 하나의 리스트 안에 숫자, 문자가 섞여서 들어가는 것이 가능합니다.

반면에 numpy에서 제공하는 함수로 만들면

항상 같은 타입의 데이터들만 들어갈 수 있습니다.

 

다음은 numpy에 대한 정리입니다.

 

# Part 1. Numpy ndarray

import numpy as np

# Part 1. Numpy ndarray

ndarray : 다차원의 배열 객체 / 파이썬에서 대규모 데이터 집합을 담을 구 있는

처리가 빠르고 유연한 자료구조입니다.

용어정리

-scalar : 상수 값 (ex: 10, 3.141592.., 'Korea')

-vector(1차원) : [10,20,30]

-metrix(2차원) : [[10,20,30],[100,200,300]]  2 X 3

-3차원 : [[[10,20,30], [100,200,300]],[[10,20,30], [100,200,300]]]]

           2 X 2 x 3        

 

# numpy를 이용해서 array 정의하기

#1. 위에서 만든 python list를 이용

data1 = [1,2,3,4,5]

data1

data2 = [1,2,3.5,4,5]

data2

arr1 = np.array(data1)

print(arr1)

arr2 = np.array(data2)

arr2

# python list를 넣어서 만들기

a = np.array([1,2,3])

print(a, type(a))

 

# ndarray생성방법2

arr3 = np.arange(1,11)

arr3

 

# ndarray 생성방법3

arr4 = np.random.randint(1, 11, size = 5)

arr4