Numpy 기초

먼저 numpy 라이브러리를 import 하자.

 

 

Date Type

1 ) .dtype 

 : 데이터 타입확인 

정수는 int 32, 실수형은 float64 

 

처음부터 배열 선언할 때 데이터 타입을 지정해 줄 수 있다. 

 

 

2 ) .astype()

: 데이터 타입 변환 

위에서 float64형이었던, arr를 int32로 변환한다.

 

 

차원 확인 

차원 확인 방법 :

1. len(arr.shape) 
2. arr.ndim

 

Reshape

reshape : 사이즈는 유지하되, 모양(차원)을 바꿔준다. 

-1을 활용하면, 사이즈 6을  3으로 나누고 남는거 2 대신에 -1로 쓸 수 있음

 

Random array 생성

위에서 만든 랜덤 array를 reshape으로 shape을 바꾸고, 차원도 늘리었다.

 

Ravel

Ravel : arr의 차원을 2로 바꿔준다. (layer를 flatten할 때와 같은 기능. 다차원을 1차우너으로 바꿈)

np.expand_dims()

: 안의 값은 유지하되, 차원수를 늘릴 때

앞에 차원을 늘리고 싶으면 0을, 뒤에 붙이고 싶으면 1로 한다. 

 

 Zeros & Ones & arrange

0 또는 1로 채워진 numpy array를 만들 수 있다. 

* 기호를 사용해서 값을 5로 바꿀 수 있다. 

arrange (시작값, 마지막 값+1)

 

Index , Slicing 

index : 0부터 시작 

slicing 

arr[1:, 1: ] 은 앞에 1: 은 행으로 따질때 뒤에서 2개를, 뒤의 1:은 열에서 뒤에서 2개

 

Boolean lndexing 

random.randn로 랜덤으로 배열을 만들고,

data값이 0이하인 것을 확인한다.

이를 이용하여, 값이 0이하인 수를 1로 바꿀 수 있다. 

 

BroadCast & Math Function 

: 연산 하려는 서로 다른 두개의 행렬의 shape가 같지 않고, 한쪽의 차원이라도 같거나 또는 값의 갯수가 한 개 일때,
이를 여러 복사를 하여 연산을 함

 

 

randint 로 지정한 범위의 수를 데이터로 갖는 배열 생성 가능함.

randing(2, ...)는 0~2까지의 랜덤 숫자를 데이터로 갖는다의 의미이다.

 

 

max() : 최대값

min() : 최소값

sum() : 더함

mean() 평균값

argmax : 배열에서 가장 큰 값이 들어있는 인덱스

argmin : 배열에서 가장 작은 값이 들어있는 인덱스

unique : 중복값을 제거하여 출력