1. numpy - array만들기 -

numpy를 다뤄보면서 사용할 두 가지 라이브러리가 있다. numpy 와 matplotlib이다. 두 개의 라이브러리를 불러보자.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

 

numpy library를 불러왔으니 다양한 방법으로 ndarray를 생성해보자.

1. np.array

# <in>
x = np.array([1,2,3,4])
print(x)

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

print(type(y))


# <out>
[1 2 3 4]
[[2 3 4]
 [1 2 5]]
<class 'numpy.ndarray'>

 

 

2. np.arange()

# <in>
x = np.arange(10)
y = np.arange(1, 10)
z = np.arange(1, 10, 2)
t = np.arange(5, 101, 5)

print(x)
print(y)
print(z)
print(t)


# <out>
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[1 3 5 7 9]
[  5  10  15  20  25  30  35  40  45  50  55  60  65  70  75  80  85  90
  95 100]

 

 

3. np.one(), np.zeros()

x = np.ones((4, 5))
y = np.ones((2, 3, 4))
z = np.zeros((2, 3, 8, 8))

# x => 4행 5열의 모든 원소가 1인 2차원
# y => 2 x 3 x4인 모든 원소가 1인 3차원
# z => 2 x 3 x 8 x 8인 모든 원소가 0인 4차원

 

 

4. np.empty(), np.full()

x = np.empty((3,4))
y = np.full((3,4,2),7)

# y => 모든 원소가 7인 3 x 4 x 2의 3차원 배열

 

 

5. np.eye() 단위행렬 생성

# <in>
np.eye(3)


# <out>
array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])

 

 

6. np.linspace()

# <in>
a = np.linspace(1, 10, 3)
b = np.linspace(1, 10, 4)
c = np.linspace(1, 10, 5)

print(a)
print(b)
print(c)


# <out>
[ 1.   5.5 10. ] # 1과 10 사이의 간격이 같은 3개 원소 추출
[ 1.  4.  7. 10.] # 1과 10 사이의 간격이 같은 4개 원소 추출
[ 1.    3.25  5.5   7.75 10.  ] # 1과 10사이 간격이 같은 5개 원소 추출

 

 

7. reshape() 함수

reshape함수는 ndarray함수의 형태나 차원을 바꾸기 위해 사용한다.

np.arange()함수를 사용해 ndarray를 하나 만들어보자.

# <in>
x = np.arange(1, 16) # 1부터 15까지 숫자로 구성된 ndarray
print(x)
x.shape # x는 어떤 모양인가?

x.reshape(3,5) # x를 3,5 2차원 배열로 변경해라


# <out>
[ 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15]
Out[9]:
array([[ 1,  2,  3,  4,  5],
       [ 6,  7,  8,  9, 10],
       [11, 12, 13, 14, 15]])

reshape함수를 사용할 때, 기존의 ndarray의 원소의 개수와 reshape을 사용해 변경하고자 하는 배열에서 필요로하는 원소의 개수가 같아야만 한다.