파이썬 넘파이(Numpy) 라이브러리

 

Numpy:

§ 숫자 배열을 효과적으로 저장하고 가공하는 전문도구

 

 

 

NumPy의 기능
§ 빠르고 효율적인 다차원 배열 객체 ndarray
ü 데이터 컨테이너 역할
§ 배열 원소를 다루거나 배열 간의 수학 계산을 수행하는 함수
§ 디스크로부터 배열 기반의 데이터를 읽거나 쓸 수 있는 도구
§ 선형대수 연산, 푸리에 변환, 난수 발생기

 

Numpy 선언

 

import numpy as np 

 

 

np.array([1,4,2,5,3])   //배열 선언
np.array([1,2,3,4], dtype=float32)  //float형으로 선언

np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) // 2차원배열 선언

 

 

 

여러가지 내장 기능

 

np.zeros(10, dtype=int) #0으로 채운 배열
np.ones((3,5), dtype=float) #1로 채운 배열
np.full((3,5), 3.14) #같은 값으로 채운 배열
np.arange(0, 20, 2) #선형 수열로 채운 배열(step), range()와 유사
np.linspace(0, 1, 5) #일정한 간격으로 채운 배열(개수)
np.random.seed(0) #재현을 위한 씨드값
np.random.random((3,3)) #[0,1)난수로 채운 배열
np.random.normal(0, 1, (3,3)) #정규분포 난수로 채운 배열
np.random.randint(0, 10, (3,3)) #정수 난수로 채운 배열 [low, high)
np.eye(3) #항등행렬(identity matrix)
np.empty(3) #초기화되지 않은 배열(메모리에 남아 있는 값)

 

 

 

배열을 합치기

x = np.array([1,2,3])
y = np.array([3,2,1])
np.concatenate([x, y]) 

// 1 2 3 3 2 1

 

 

배열 분할시키기

x = [1,2,3,99,99,3,2,1]
x1, x2, x3 = np.split(x, [3,5]) // 시작 3, 끝 5로 분할

// 1 2 3 / 99 99 / 3 2 1

 

 

배열 재구성하기

grid = np.arange(1, 10).reshape((3,3)) 

// 1 2 3 / 4 5 6 / 7 8 9

 

 

배열 마스킹, 비교

3보다 작은 원소를 찾을수도 있고, 

3보다 이하인가를 bool값으로 볼수있다.

 

 

배열의 외적, 내적 기능