[NumPy] 01. 넘파이란 무엇인가.

 

최근 들어 다양한 변화를 맞이하며

기존에 배웠던 공부가 아닌 새로운 학문을 배우고 연구할 기회가 생겼다.

하지만 많이 부족한 부분이 있는 스스로를 알기에

배웠던 부분을 기억하기 위해 내 나름의 공부 노트를 여기서 함께 하고자 한다.

 

 

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01. NumPy 넘파이

- 배열 작업에 사용되는 python 라이브러리

- 기존 python이 아닌 NumPy라는 라이브러리를 사용하는 이유 : 라이브러리 중 전문가를 배치한 것과 같음. 그래서 배열이 50배는 빠르다.

- 선형대부학, 푸리에 변환, 행렬 영역 작업을 위한 전문가

 

 NumPy 수식 맛보기

import numpy as np                # 넘파이 모듈 불러오기 그리고 np라고 부른다고 정해주기
a=np.array([1,2,3,4,5])            # a 변수에 배열을 만들기 (1차원)
print(a)print(type(a))                           # type() 객체 유형을 알려준다.

 

1) 배열 만들기

넘파이에서 'array( )' 함수를 사용하여 리스트, 튜플, 배열과 유사한 객체를 전달하여 ndarray를 생성할 수 있다.

* ndarray 란, 다차원 배열을 효율적으로 다룰 수 있는 핵심 data 구조.

ex) 튜플 사용

a=np.array((1,2,3,4,5))   # [ ] -> 대괄호가 아닌 ( ) -> 소괄호 사용print(a)>> [1,2,3,4,5]

Tuple(튜플)과 List(리스트)
a. 두 가지 모두 데이터 구조 종류이다.
b. 튜플은 (1,2,3) 이며, 변경이 불가한 데이터 구조이다. 한 번 생성하면 그 후로는 수정이 불가하다.
c. 리스트는 [1,2,3] 이며, 변경이 가능한 데이터 구조이다. 그러므로 추가, 삭제, 수정이 가능하다.

 

2) 배열의 차원 Dimensional Arrays

(1) 0차원 배열 : 스칼라(하나의 값, 실수 or 복소수)

a = np.array(42)
print(a)
>> 42

 

(2) 1차원 배열 : 0차원 배열을 요소로 가지는 배열

a = np.array([1,2,3,4,5])
print(a)
>> [1,2,3,4,5]

 

(3) 2차원 배열 : 행렬, 1차원 배열을 요소로 가짐 (대괄호의 개수로 차원을 알 수 있음 / [[    ]] )

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a)
>> [[1,2,3]
       [4,5,6]]

 

(4) 3차원 배열 : 2차원 배열(행렬)을 요소로 갖는 3차원 배열

a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]]])
print(a)
>> [[[1,2,3]                             # 2차원 배열로 3차원 배열을 만듦
         [4,5,6]]
        [[1,2,3]
          [4,5,6]]]

 

 

3) 차원 수 확인 방법

ndim 함수를 사용하여 차원의 수를 정수로 반환한다.

a = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[1,2,3],[4,5,6]]])
print(a.ndim)
>> 3

 

4) 고차원 배열

인수를 사용하여 차원 수 정의하기

a = np.array([1,2,3,4], ndmin = 5)
print(a)
>> [[[[[1,2,3,4]]]]]

 

* D = Dimension 차원

* 5D(배열 가장 안쪽) : 요소 4개 / 4D : vector 1개 요소 / 3D : vector 있는 행렬 1개 요소 / 2D: 3D 배열인 1개 요소 / 1D: 4D 배열인 1개 요소

 

 

 

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넘파이와 관련된 모든 공부는 

https://www.w3schools.com/python/numpy/default.asp

NumPy Tutorial

여기서 공부하였다.

 

그 외 pandas 또한 w3schools를 이용했다.

기본적인 부분을 자세히 설명해줘서 매우 기초를 다지고 이해하는데

큰 도움이 되는 사이트였다.

 

나처럼 이제 막 시작하고 기초를 탄탄하게 다지고 싶은 분들에게 추천한다.