NumPy
NumPy는 배열 작업에 사용
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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
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