numpy ) 넘파이 개요

개요

  다차원 배열이나 행렬고 수학 함수를 지원하는 파이썬 패키지이다.

  벡터화 연산(Vectorized operation)을 이용하여 간단한 코드로도 복잡한 선형 대수 연산을 수행해준다..

  배열 인덱싱을 사용한 질의(Query) 기능을이용하여 간단한 코드로도 복잡한 수식을 계산해준다.

  핵심 부분이 C, C++(cpp)과 같은 저수준 언어로 개발되어서 빠르고, 데이터 과학 분야에 알맞게 최적화되어 있다.

 

속성 (멤버, 메소드)

numpy.arange([start,] stop, [step,] dtype=None)

  0(또는 start)부터 stop까지 1(또는 step)만큼 증가하며 1차원 배열을 만든다.

 

ndarray.ndim

  차원 수

  ex) 1차원 배열(vector; 벡터), 2차원 배열(matrix ; 매트릭스), 3차원 배열(tensor ; 텐서), ...

 

ndarray.shape

  배열의 크기

  ex) 10, 2x3, 3x3x3

 

ndarray.size

  요소의 갯수

 

ndarray.dtype

  요소의 데이터타입

 

ndarray.reshape( *shape)

  크기가 같은 다른 차원의 배열로 재정의해준다.

 

특수한 값 표현

numpy.nan

 not a number의 약자로 숫자가 아님을 뜻한다.

 

numpy.inf

  infinity 양의 무한대를 뜻한다.

 

numpy.NINF

  음의 무한대를 뜻한다.

import numpy as np

a = np.arange(20).reshape(2,2,5)
print(type(a)) # <class 'numpy.ndarray'>
print(a.ndim) # 3
print(a.shape) # (2, 2, 5) (layer, index, columns)
print(a.size) # 20
print(a.dtype) # int32
print(a)
# 실행결과
# [[[ 0  1  2  3  4]
#   [ 5  6  7  8  9]]

#   [[10 11 12 13 14]
#    [15 16 17 18 19]]]

a1 = np.array([1.0,2.0,3.0])
print(type(a1)) # <class 'numpy.ndarray'>
print(a1.ndim) # 1
print(a1.shape) # (3,) (columns, )
print(a1.size) # 3
print(a1.dtype) # float64
print(a1)
#[1. 2. 3.]

a2 = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])
print(type(a2)) # <class 'numpy.ndarray'>
print(a2.ndim) # 2
print(a2.shape) # (2, 2) (index, columns)
print(a2.size) # 4
print(a2.dtype) # float64
print(a2)
#[[1. 2.]
# [3. 4.]]