ndarray 생성하기

NumPy는 파이썬에서 선형대수 기반의 프로그램을 쉽게 만들 수 있도록 지원하는 대표적인 패키지이다.

• 넘파이 모듈 임포트하기

import numpy as pd

 

• array(), shape
  넘파이의 array()함수는 파이썬의 리스트와 같이 인자를 입력받아 ndarray의 타입으로 변환해준다. 생성된 ndarray 배열의 shape 변수는 ndarray의 크기(행과 열의 수)를 튜플의 형태로 가지고 있다. 

array1 = np.array([[1, 2, 3],[2, 3, 4]])
print('array1의 type:', type(array1))
print('array1의 크기:', array1.shape)

실행 결과

array1의 type: <class 'numpy.ndarray'>
array1의 크기: (2, 3)

 

• arange(), zeros(), ones()로 ndarray 초기화 하기
  arange()함수는 파이썬에서의 range()처럼 0부터 함수 인자 값 -1까지의 값을 순차적으로 ndarray의 데이터값으로 변환해준다.
  zeros()는 함수 인자에 튜플 형태의 shape 값과 데이터 타입인 dype을 입력하면 해당 크기의 모든 값이 0인 ndarray를 반환한다.
  ones()는 마찬가지로 해당 크기의 모든 값이 1인 ndarray를 반환해준다.
  만약 dype을 정하지 않으면 default로 float64(실수) 형태로 ndarray를 채운다.

sequence_array = np.arange(10)
zero_array = np.zeros((3, 2), dtype='int32')
one_array = np.ones((3, 2), dtype='int32')
print(sequence_array)
print(zero_array)
print(one_array)

실행 결과

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[[0 0]
 [0 0]
 [0 0]]
[[1 1]
 [1 1]
 [1 1]]

• reshape()로 ndarray의 차원과 크기 변경하기
  reshape()메서드는 ndarray를 특정 차원 및 크기로 변환한다. 만약 지정된 사이즈로 변경이 불가능하면 오류가 발생한다. ndarray는 tolist() 메서드를 사용하여 리스트 자료형으로 변환할 수 있다.

array1 = np.array([1, 2, 3, 4])
reshape_array = array1.reshape(2, 2)
print(reshape_array.tolist())

실행 결과

[[1 2], [3 4]]