[Colab] Numpy 입문

Numpy의 기본 사용법

1. Python의 Numpy 라이브러리는 List와 상호 변환이 가능합니다.

import numpy as np

array = np.array([1, 2, 3])
print(array.size) # 배열의 크기
print(array.dtype) # 배열 원소의 타입
print(array[2]) # 인덱스 2의 원소

 

출력 :

3

int64

3

 

2. Python의 Numpy 라이브러리는 다양한 형태의 배열을 초기화 할 수 있습니다.

import numpy as np

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

# 0으로 초기화
array2 = np.zeros((4, 4), dtype=float)
print(array2)

# 1로 초기화
array3 = np.ones((3, 3), dtype=str)
print(array3)

# 0부터 9까지 랜덤하게 초기화 된 배열 만들기
array4 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))
print(array4)

# 평균이 0이고 표준편차가 1인 표준 정규를 띄는 배열
array5 = np.random.normal(0, 1, (3, 3))
print(array5)

3. Numpy는 다양한 형태로 합치기가 가능 있습니다.

 

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)

4. Numpy를 위 아래로 합칠 수 있습니다.

여기서 axis = 0 에 주목해야합니다.(axis = 0 은 x축, axis = 1은 y축이라고 보면됩니다. 2차원에서)

import numpy as np

array1 = np.arange(4).reshape(1, 4)
array2 = np.arange(8).reshape(2, 4)
array3 = np.concatenate([array1, array2], axis=0)

print(array3.shape)
print(array3)

출력 :

(3, 4)

[[0 1 2 3]

[0 1 2 3]

[4 5 6 7]]

5. Numpy의 형태를 변경할 수 있습니다.

import numpy as np

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

6. Numpy의 형태를 나누기 할 수 있습니다.

import numpy as np

array = np.arange(8).reshape(2, 4)
left, right = np.split(array, [2], axis=1)

print(left.shape)
print(right.shape)
print(right[1][1])

출력 :

(2, 2)

(2, 2)

7

출처 : https://github.com/ndb796/Python-Data-Analysis-and-Image-Processing-Tutorial/blob/master/03.%20Numpy%EC%9D%98%20%EA%B8%B0%EB%B3%B8%20%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95/Numpy%EC%9D%98%20%EA%B8%B0%EB%B3%B8%20%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95.ipynb