[파이썬] 10. numpy 모듈 _ ndarray

# numpy 모듈

 

numpy 모듈은 수치 연산을 위해 최적화된 모듈이다.

pandas와 더불어 기본적으로 필요한 모듈이라고 할 수 있다.

파이썬의 리스트 보다 빠르고, 적은 메모리를 사용하기 때문에

numpy에 내장되어 있는 ndarray라는 다차원 리스트를 사용할 수 있다.

또한 numpy안에는 선형대수, 통계와 관련된 여러 함수들이 내장되어 있다.

 

import numpy as np #numpy 호출
import matplotlib.pyplot as plt #그래프를 그리기 위한 모듈

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.array([2, 4, 6])

print(x)
print(y)

plt.plot(x,y)

 

 

결과값

 

 

 

 

 

<np.array로 함수 생성하기>

x = np.array([1, 2, 3, 4])
print(x)

y = np.array([2, 3, 4], [1, 2, 5]) #잘 쓰지 않음
print(y)

print(type(y))

 

 

 

<np.arange 함수로 생성하기>

print(np.arange(10))
#0에서 10까지의 범위로 어레이를 만들게 됨

print(np.arange(1, 10))

print(np.arange(1, 10, 2))

print(np.arange(5, 101, 5))

 

 

 

 

<np.ones, np.zeoros 함수로 생성하기>

np.ones((4,5)) #4행 5열로 1만 갖는 어레이 생성

np.ones((2,3,4)) #3행 4열 짜리 행렬을 2개 생성

np.zeros((4,3,8)) #0만 갖는 3행 8열 행렬 4개 생성

 

 

 

 

 

<np.empty, np.full 로 생성하기>

np.empty((3,4))
# 비어있는 3행 4열 행렬을 생성

np.full((2, 3, 5),4)
# 4로 채워진 3행 5열 행렬을 2개 생성 

 

 

 

 

 

<np.eye로 단위행렬 생성하기>

np.eye(5)
#5행 5열의 단위행렬 생성

 

 

 

 

<np.linspace로  생성하기>

np.linspace(1, 10, 3)
#1과 10을 사이에 숫자 3개가 되도록 구간을 나눠라
#4.5 간격으로 생성
#결과값 : array([1., 5.5, 10.])



np.linspace(1, 10, 4)
#숫자 간격이 동일하도록 4개로 구간을 나눔
#결과값 : array([ 1.,  4.,  7., 10.])

np.linspace(1, 10, 5)
#결과값 : array([ 1.  ,  3.25,  5.5 ,  7.75, 10.  ])

 

 

<reshape 함수>

ndarray의 형태, 차원을 바꾸기 위해 사용

 

x = np.arange(1, 16)
print(x)

print(x.shape)

print(x.reshape(3, 5)) #3행 5열로 바꿔라

print(x.reshape(5, 3, 1)) #5개의 3행 1열 행렬로 바꿔라

x.reshape(5, 4) 오류. 숫자가 5행 4열 행렬을 만들기 위해서는 수가 20개가 필요함