학문의 길/머신러닝
numpy 사용법
lipnus
2018. 11. 4. 16:31
반응형
파이썬으로 과학 계산을 할때 쓰는 패키지
numpy에서 배열은 동일한 타입의 값들을 가지며, 배열의 차원을 rank 라 하고, 각 차원의 크기를 튜플로 표시하는 것을 shape 라 한다. 예를 들어, 행이 2이고 열이 3인 2차원 배열에서 rank는 2 이고, shape는 (2, 3) 이 된다.
numpy 배열을 생성하는 방법은 파이썬 리스트를 사용하는 방법과 numpy에서 제공하는 함수를 사용하는 방법이 있다. 아래 예제에서 list1은 4개의 요소를 갖는 리스트인데, 이를 array() 함수에 넣어 numpy 배열을 생성하는데, 이 배열의 rank는 1이 되고, shape는 (4, ) 가 된다. 튜플에 하나의 요소만 있으면 문법상 콤마를 뒤에 붙인다. 두번째 배열 b는 2x3 배열로서 shape는 (2, 3)이 되는데, 한가지 주의할 점은 array() 안에 하나의 리스트만 들어가므로 리스트의 리스트를 넣어야 한다.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 | import numpy as np list1 = [ 1 , 2 , 3 , 4 ] a = np.array(list1) print (a.shape) # (4, ) b = np.array([[ 1 , 2 , 3 ],[ 4 , 5 , 6 ]]) print (b.shape) # (2, 3) print (b[ 0 , 0 ]) # 1
|
http://pythonstudy.xyz/python/article/402-numpy-%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0
반응형