Numpy 기본 1

Numpy란

Numpy는 다차원 배열을 효과적으로 처리할 수 있도록 도와주는 도구입니다.

Numpy의 차원
1차원 축 : 행 : axis = 0
2차원 축 : 열 : axis = 1
3차원 축 : 채널 : axis = 2

Numpy의 기본 개념

np.array()를 이용해서 리스트를 사용해서 행렬 만들기

# numpy를 쓰기위해 불러온다.
# numpy를 np라고 지정하여 쓴다.
import numpy as np

# Numpy는 np.array()를 이용해서 리스트 형식으로 넣어줄 수 있다. 
array = np.array([1, 2, 3])

# array의 size, dtype(원소의 데이터 타입)를 알 수 있다.
# Numpy에서 dtype은 int, float, str, bool이 있다.
print(array.size)
print(array.dtype)

# index로 원소에 접근 할 수 있다.
print(array[2])

# dtpe(원소의 데이터 타입)을 바꿀 수 있다.
print(array.astype(float))

추가로
ndim : 몇차원인지 알 수 있습니다.
shape : 행과 열이 몇개인지 알 수 있습니다.

Numpy의 다양한 방법으로 행렬 만들기

# 0 ~ 3까지의 원소를 int형으로 넣을 수 있다.
array1 = np.arange(4)

# 4x4행렬에 0을 float형으로 넣을 수 있다.
array2 = np.zeros((4, 4), dtype=float)

# 3x3행렬에 1을 str형으로 넣을 수 있다.
array3 = np.ones((3, 3), dtype=str)

# 0 ~ 9까지의 원소를 랜덤하게 3x3행렬에 넣을 수 있다.
array4 = np.random.randint(0, 10, (3, 3))