numpy ) 배열 array 생성

np.array([])

1차원 배열 생성

x1 = np.array([1.0,2.0,3.0])
x2 = np.array([5.0,10.0,15.0])
print(x1,x2)
print(type(x1),type(x2))
# 실행결과
# [1. 2. 3.] [ 5. 10. 15.]
# <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'>

2차원 배열 생성

y1 = np.array([[1.0,2.0],[3.0,4.0]])
y2 = np.array([[5.0,10.0],[15.0,20.0]])
print(y1); print()
print(y2)
print(type(y1),type(y2))
# 실행결과
# [[1. 2.]
#  [3. 4.]]

# [[ 5. 10.]
#  [15. 20.]]
# <class 'numpy.ndarray'> <class 'numpy.ndarray'>

리스트를 넘파이 배열로

a_list = [1.0,2.0,3.0]
a_np = np.array(a_list)
print(type(a_list) # <class 'list'>
print(type(a_np)) # <class 'numpy.ndarray'>

np.arange()

a = np.arange(15) # 0~14까지
print(a)
# [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14]

a = a.reshape(3,5) #  3행 5열로 만들어 넣는다.
print(a)
# [[ 0  1  2  3  4]
#  [ 5  6  7  8  9]
#  [10 11 12 13 14]]

a = np.arange(20).reshape(2,2,5)
print(a)
# [[[ 0  1  2  3  4]
#   [ 5  6  7  8  9]]
# 
#  [[10 11 12 13 14]
#   [15 16 17 18 19]]]

a = np.arange(-5,5,0.5).reshape(4,5)
print(a)
# [[-5.  -4.5 -4.  -3.5 -3. ]
#  [-2.5 -2.  -1.5 -1.  -0.5]
#  [ 0.   0.5  1.   1.5  2. ]
#  [ 2.5  3.   3.5  4.   4.5]]

값 없이 배열 생성 np.empty, np.zeros, np.ones, np.ones_like, np.zeros_like

# 빈 배열 생성
arr = np.empty((4,3)) # 4 by 3 인 배열 생성 -> 메모리에 있던 값이 들어옴.
print(arr)
# 실행결과
# [[9.83970581e-312 3.16202013e-322 0.00000000e+000]
#  [0.00000000e+000 2.22526399e-307 1.53133256e-047]
#  [2.74955700e+180 4.01458963e-057 1.46528352e-075]
#  [2.95385020e+179 3.53666404e-057 3.35035938e-033]]
 
# 초기값을 부여하면서 array 생성
# 초기값 0
arr = np.zeros(5) # 1차원 배열 5행인 배열 -> 초기값 0
print(arr) # [0. 0. 0. 0. 0.]
arr = np.zeros((2,3))
print(arr)
# 실행결과
# [[0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0.]]

# 초기값 1
arr = np.ones((3,4) , dtype='i8') # dtype = 'i' 정수로, 'f' : 실수, 'U' : 문자
print(arr)
print(arr.dtype, arr.dtype.itemsize)
# 실행결과
# [[1 1 1 1]
#  [1 1 1 1]
#  [1 1 1 1]]
# int64 8

# 기존 배열 초기화시키기
arr = np.ones_like(arr, dtype='f')
print(arr)
print(arr.dtype, arr.dtype.itemsize)
# 실행결과
# [[1. 1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1. 1.]]
# float32 4

arr = np.zeros_like(arr, dtype='U')
print(arr)
print(arr.dtype, arr.dtype.itemsize)
# 실행결과
# [['' '' '' '']
#  ['' '' '' '']
#  ['' '' '' '']]
# <U1 4