Study Numpy
Numpy
Numpy 정의
NumPy는 행렬이나 일반적으로 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리 할 수 있도록 지원하는 파이썬의 라이브러리
Numpy는 데이터 구조 외에도 수치 계산을 위해 효율적으로 구현된 기능을 제시 한다.
Ref. Wiki
라이브러리에서 numpy 불러오기
우리는 numpy를 import 하여 numpy에 내장되어 있는 함수를 가져와 쓸 수 있다. 일반적으로 np에 저장하여 많이 사용 하는 듯 하다.
1 | import numpy as np |
1.19.5
Numpy의 version을 확인 해 볼 수 있다.
<class 'numpy.ndarray'>
Numpy의 Type을 보면 nd array 인 것을 볼 수 있는데
ND : N dimension 을 의미한다.
즉 한국어로 번역 해 보면 N차 행렬 정도로 볼 수 있다.
Numpy 에서 배열을 생성 해 보자.
1차원 배열 생성
1차원의 배열을 생성해서 array와 List의 다른 점을 알아보자.
차이점은 shpae를 찍어 보면 알 수 있다.
내장 함수 : (fuction or method or attribute)
1 | data1 = [0, 1, 2, 3, 4] |
data1은 List이다.
[0, 1, 2, 3, 4]
<class 'list'>
My_array은 numpy형식의 tuple인 것을 알 수 있다.
[0 1 2 3 4]
(5,)
<class 'numpy.ndarray'>
.dtype() 는 data의 type을 확인 할 수 있는 function 이다.
int64
List 형식의 경우 shape 함수가 내장 되어 있지 않은 반면,
numpy 형식의 np.array 의 경우 tuple shape 함수가 내장 되어 에러가 나지 않과 (5, )의 형태로 result가 나오는 것 을 볼 수 있다.
.dtype() 는 data의 type을 확인 할 수 있는 function 이다.
이때 나타나는 int 64는 64byte의 타입 이라는 것을 알려 준다.
https://rfriend.tistory.com/285
2차원 배열 생성
4 X 3 배열을 만들어 보자.
1 | my_array4 = np.array([[2,4,6],[8,10,12],[14,16,18],[20,22,24]]) |
[[ 2 4 6]
[ 8 10 12]
[14 16 18]
[20 22 24]]
(4, 3)
3차원 배열 생성
1 | my_array5 = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]]) |
[[[1 2]
[3 4]]
[[5 6]
[7 8]]]
(2, 2, 2)
Numpy 기본 함수들
- arange
- zeroes, ones
- reshape
- sort
- argsort
arange
np.arange(5)를 넣으면 array안에 5개의 숫자가 순서대로 나오는 배열이 자동으로 만들어진다.
1 | Array = np.arange(5) |
[0 1 2 3 4]
np.arange(a, b, c) : a의 숫자부터 b 숫자까지 C씩 띄워서 배열생성
1 | aArray = np.arange(1, 9, 2) |
[1 3 5 7]
zeroes, ones
zeroes와 ones 함수를 살펴 보자
각 함수들은 0과 1을 채워 넣어 배열을 생성하는 함수 들 이다.
1 | print("Zeros_Array") |
Zeros_Array
[[0. 0. 0.]
[0. 0. 0.]]
Data Type is: float64
Data Shape is: (2, 3)
Ones_Array
[[1 1 1 1]
[1 1 1 1]
[1 1 1 1]]
Data Type is: int32
Data Shape is: (3, 4)
8행에 보면 Array를 행성 하면서 dtype을 int32로 지정 해 준 것을 볼 수 있다.
Zeros_Array의 경우 채워진 0들이 모두 float type의 실수 이기 때문에 0. 이라고 나타는 것을 볼 수 있지만, Ones_Array의 경우 1 만 나타난 Int 형태의 type인 것을 볼 수 있다.
reshape
reshape는 행렬의 모양을 바꿔주는 함수이다.
행렬의 모양을 바꿀 때에는 약간의 제약이 있는데
예를 들어 설명 해 보자면,
3X4 = 12, 6X2 =12로 형태 변환을 할 수 있지만,
3X5 = 15이기 때문에 변환이 불가능 하다.
이것이 이해가 가지 않는다면 중학교로 돌아 가야 할 지도 모른다.
1 | print(ones_array) |
[[1 1 1 1]
[1 1 1 1]
[1 1 1 1]]
Data Shape is: (3, 4)
Ones_array의 형태를 reshpe로 바꿔보자
[[1 1]
[1 1]
[1 1]
[1 1]
[1 1]
[1 1]]
Data Shape is: (6, 2)
2차원 배열은 3차원으로도 reshape 할 수 있다.
제약 조건은 3 X 4 = 12 였기 때문에 2 X 3 X 2 = 12가 되기 때문에 reshape 가 가능 하다.
1 | after_reshape = ones_array.reshape(2,3,2) |
[[[1 1]
[1 1]
[1 1]]
[[1 1]
[1 1]
[1 1]]]
Data Shape is: (2, 3, 2)
reshape(-1,6)?
[[1 1 1 1 1 1]
[1 1 1 1 1 1]]
reshape(3, -1)?
[[1 1 1 1]
[1 1 1 1]
[1 1 1 1]]
Data Shape is: (3, 4)
만일 2차 행렬 reshape에서 한개의 변수만 정해 졌다면, 나머지 는 -1을 써주면 자동으로 알맞은 변수를 정해 줍니다.
3차 행렬 역시 남은 1개만 -1을 써서 reshape 함수로 행렬을 변환 할 수 있습니다.
21.11.02(이 아래 부분은 다음에 UPdate하기로 한다. )
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