이제 파이썬 교육 3일차 입니다.
오늘은 파이썬의 기초 문법 중 Numpy를 배워보았습니다.
Numpy란?
공식 홈페이지에 따르면 Numpy는 파이썬의 배열과 벡터를 처리하기 위한 과학 컴퓨팅의 기본 라이브러리라고 합니다.
각종 수학과 과학 계산을 편리하게 도와주는 라이브러리입니다.
오픈 소스이며, 손쉽게 사용가능하고 , 무엇보다 최적화된 성능이 장점입니다.
Numpy 사용법
앞서 살펴본 것처럼 numpy는 라이브러리이기 때문에 import를 해야지 사용할 수 있습니다.
아래와 같이 간단히 import 하고 as를 통해서 별칭으로 np로 많이 사용합니다.
그리고 간단히 배열을 만드는 arange와 linspace가 있습니다.
range함수와 달리 실수까지 되구요. linspace는 균등하게 나눌때 사용합니다.
이외에 1로 채워주는 ones, 특정한 값으로 채우는 full, 0으로 채우는 zero 등이 있습니다.
Numpy 속성
numpy는 다양한 속성을 사용할 수 있는데요.
- ndim : 차원을 나타냄
- shape : array의 크기를 튜플로 표현
- size : 요소의 총 수
- dtype : 데이터의 유형
- T : 전치 결과(행열 바꾸기)
- reshape : 배열 변환
- astype(타입) : 타입 변환
아래와 같은 방법으로 간단하게 확인할 수 있습니다.
a= np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a)
a.shape
a.ndim그리고 배열을 바꾸는 것은 reshape 명령어로 가능한데요.
-1을 넣으면 알아서 나눠서 입력됩니다.
그리고 데이터 타입은 array.astype('int)와 같이 입력하여 데이터 타입을 변경할 수 있습니다.
Numpy 계산
- add : 덧셈
- subtract : 뺄셈
- multiply : 곱셈
- divide : 나눗셈
- dot : 내적
- sqrt : 루트
- matmul : 행렬곱
이부분은 하나씩 테스트해보면 간단히 이해가 됩니다.
그리고 Numpy에서는 파이썬과 동일하게 슬라이싱과 인덱싱도 가능한데요.
아래처럼 행, 열로 불러와서 인덱싱이 가능합니다.
그리고 numpy값을 복사하기 위해서는 끝에 Copy를 붙여주어야지 복사가 가능합니다.
그리고 이외에도 np.where를 통해서 원하는 조건을 찾을 수 있습니다.
이외에 마지막으로 덧셈도 가능한데요.
array.sum(axis=1)을 입력하면 행을 더하게 되고, axis=0을 넣으면 열을 더하게 됩니다.
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