[DSAC M1] NumPy(넘파이)

실습은 주피터로 하였고, kpc의 DSAC Module1 DATA Programming을 참고했습니다.

 

[NumPy]

- Numerical Python의 줄임말, 벡터나 매트릭스 같은 다차원 배열을 계산할때 사용.

- 여러 항목으로 구성된 데이터가 모두 숫자인 경우 계산 속도를 개선하기 위해 NumPy 모듈을 사용한다.

- NumPy가 제공하는 다차원 배열을 사용하면 파이썬의 리스트보다 계산시 편리하고 속도도 빠르다.

 

[배열 VS 리스트]

- 배열의 각 원소는 모두 같은 타입인 숫자(정수/소수 등)이어야 하지만, 리스트는 원소의 타입이 달라도 된다.

- NumPy 라이브러리는 다차원 배열을 제공한다.

 

 

- type()함수를 이용하면 리스트의 타입은 리스트이지만 배열의 타입은 ndarray로 뜨는걸 확인할 수 있다.

 

 

- 리스트에 2를 곱하면 동일한 리스트가 숫자만큼 복사가 된다.

하지만, 배열에 2를 곱하면 모든 원소에 2가 곱해지는 것을 알 수 있다. 덧셈도 마찬가지. (벡터화)

⭐리스트 출력결과에는 원소들 사이에 쉼표가 있지만, 넘파이 배열에는 쉼표가 없음!!⭐

 

 

- 2차원 리스트로부터 2차원 배열을 만드려면, 1차원 리스트->1차원 배열과 방법이 동일하다.

 

 

- 배열의 각 원소 타입을 알아보려면 dtype, 구조를 보려면 shape

배열의 원소는 int형이고 3행3열이다.

 

 

- 초기값이 0인 배열, 1인 배열 만들기

 

0인 배열

1인 배열

zeros와 ones 함수에 튜플 형태로 값을 넣는다. zeros(3,4) , ones(3,4)가 아닌거 주의!!

또한, 출력값은 0. or 1. 인 형태인데, 이는 실수를 뜻한다.