[100일 챌린지] 파이썬 numpy array (ndarray) 생성과 함수 모음 #023

 

#22에서는 numpy 설치와 numpy 함수에 대해 정리했었다. 

[100일 챌린지] 파이썬 numpy 설치와 numpy 함수 모음 #022

 

 

공부한 김에 numpy 나머지도 정리해본다. 

numpy를 사용하는 이유는 숫자 데이터를 쉽게 다룰 수 있기 때문이다. 

 

 

numpy 라이브러리는 ndarray라는 N차열 배열 데이터 타입을 사용한다.

 

#12 에서 파이썬의 데이터 타입을 정리한 적이 있다. 

ndarray는 파이썬 리스트 형식과 비슷한 점이 많다. (인덱싱, 슬라이싱 지원)

[100일 챌린지] 파이썬 배열, 리스트, 튜플, 딕셔너리 (array, list, tuple, dictionary) 괄호 차이 #012

 

 

1. ndarray 생성

 

생성하는 방법은 간단하다. ㅎ

np.array([데이터]) 

 

 

리스트의 특징인 인덱싱과 슬라이싱도 됨

 

 

2. ndarray 와 리스트의 차이점은??

 

리스트는 다양한 데이터를 저장할 수 있지만, ndarray는 한 가지 타입만 저장 가능하다. 

 

b의 데이터 타입이 문자로 변함

 

3. ndarray 간단 함수 모음

 

필요할 때 찾아쓰자!! 

 

numpy 배열 관련 함수다.

 

np.zeros(숫자)	데이터가 0인 배열 생성 (크기는 숫자만큼)
np.ones(숫자)	데이터가 1인 배열 생성 (크기는 숫자만큼)
np.arange(숫자)	연속된 데이터로 배열 생성 (크기는 숫자만큼)
np.arange(숫자1,숫자2)	연속된 데이터로 배열 생성 (숫자1<= X <숫자2)
np.arange(숫자1,숫자2,숫자3)	'숫자3'만큼 연속된 데이터로 배열 생성 (숫자1<= X <숫자2)
np.linspace(숫자1,숫자2,숫자3)	'숫자3'구간으로 연속된 데이터로 배열 생성 (숫자1<= X <=숫자2)
np.eye(숫자)	숫자X숫자 배열 생성