NUMPY-배열 생성, 인덱싱, 슬라이싱[PYTHON개발]

NumPy

NumPy는 배열 작업에 사용

 

 

 

 

 

Numpy 설치 명령어

 

pip install numpy

 

Create an alias with the as keyword while importing

import numpy as np

 

 

 

 

배열생성

NumPy ndarray 객체 생성

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr)

print(type(arr))

 

결과

[1 2 3 4 5]
<class 'numpy.ndarray'>

 

 

 

0차원 배열

 

import numpy as np

arr = np.array(42)

print(arr)

 

 

결과

42

 

 

 

1차원 배열

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr)

 

 

결과

[1 2 3 4 5]

 

 

 

 

 

2차원 배열

 

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr)

 

결과

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

 

 

 

 

 

3차원 배열

 

 

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])

print(arr)

 

결과

[[[1 2 3]
  [4 5 6]]

 [[1 2 3]
  [4 5 6]]]

 

 

 

 

 

 

차원 수 확인하기

 

import numpy as np

a = np.array(42)
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])

print(a.ndim)
print(b.ndim)
print(c.ndim)
print(d.ndim)

 

 

결과

0
1
2
3

 

 

 

 

배열 액세스

 

2차원 배열에 액세스

 

import numpy as np

arr = np.array([[1,2,3,4,5], [6,7,8,9,10]])

print('2nd element on 1st row: ', arr[0, 1])

 

결과

2nd element on 1st dim:  2

 

 

 

3차원 배열에 액세스

 

import numpy as np

arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

print(arr[0, 1, 2])

 

결과

6

 

 

 

 

배열 슬라이싱

1차원 배열 슬라이싱

 

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])

print(arr[4:])

 

 

결과

[5 6 7]

 

 

2차원 배열 슬라이싱

 

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])

print(arr[1, 1:4])

 

 

결과

[7 8 9]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

사진: Unsplash의Alex Azabache