파이썬 머신러닝/딥러닝 : numpy - 배열

Numpy

Numpy는 과학 계산을 위한 라이브러리로, 다차원 배열을 처리하는데 필요한 여러 기능을 제공한다.

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▶ Numpy 설치하기

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pip install numpy

cs

▶ Numpy 배열

- numpy에서 배열은 동일한 타입의 값들을 갖는다.

- numpy에서 배열의 차원을 rank라고 하고, shape는 각 차원의 크기를 튜플로 표시한 것이다.

   ex) 2행, 3열인 2차원 배열은 rank = 2, shape(2, 3)

▶ Numpy 배열 생성

1. 파이썬의 리스트를 사용하는 방법 : array() 함수의 인자로 리스트를 넣어 생성한다.

import numpy as np
list = [1, 2, 3, 4]
a = np.array(list) #array() 함수의 인자로 list를 넣는다
print(a)
[1 2 3 4] #Result

2. Numpy에서 제공하는 함수를 사용하는 방법

① zeros() : 배열에 모두 0을 집어넣는다.

import numpy as np
a = np.zeros(3)
print(a)
[0. 0. 0.] #Result

* 다차원 배열을 만들 때는 크기를 뜻하는 '튜플' 형태를 인수로 사용하면 된다.

aa = np.zeros((3,3))
print(aa)
[[0. 0. 0.]  #Result
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]] 

② ones() : 배열에 모두 1을 집어넣는다.

b = np.ones((3,3))
print(b)
[[1. 1. 1.]  #Result
 [1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]

③ full() : 배열에 사용자가 지정한 값을 집어넣는다.

c = np.full((2,3), 10)
print(c)
[[10 10 10]  #Result
 [10 10 10]]

④ eye() : 대각선으로는 1이고 나머지는 0인 2차원 배열을 생성한다.

d = np.eye(3)
print(d)
[[1. 0. 0.]  #Result
 [0. 1. 0.]
 [0. 0. 1.]]

* reshape() : 다차원으로 변형하는 함수

e = np.array(range(20)).reshape((5,4))
# range(20) -> 0부터 19까지의 수를
# reshape((5,4)) -> 5행 4열로 배열한다
print(e)
 
[[ 0  1  2  3]  #Result
 [ 4  5  6  7]
 [ 8  9 10 11]
 [12 13 14 15]
 [16 17 18 19]]