Numpy

생성자

분류

파이썬

생성일

2023/02/16 14:02

Numerical Python - Numpy

Numpy

•

파이썬의 고성능 과학 계산용 패키지

•

Matrix 와 Vector 와 같은 Array 연산의 사실상의 표준

•

일반 List에 비해 빠르고, 메모리 효율적

•

반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리를 지원

•

선형대수와 관련된 다양한 기능을 제공

•

C, C++, 포트란 등의 언어와 통합 가능

conda install numpy
Shell
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import numpy as np
Python
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Array creation

•

shape : numpy array 의 object의 dimension 구성을 반환함

•

dtype : numpy array 의 데이터 type을 반환함

Array shape - ndim & size

•

ndim - number of dimension

•

size - data 의 개수

Array dtype

•

C의 data type과 compatible

Handling shape

reshape

•

Array의 shape 의 크기를 변경함 (element 의 갯수는 동일)

•

Array의 size만 같다면 다차원으로 자유로이 변경가능

flatten

•

다차원 array를 1차원 array로 변환

Indexing & Slicing

indexing

•

List와 달리 이차원 배열에서 [0, 0] 과 같은 표기법을 제공함

•

Matrix 일 경우 앞은 row, 뒤는 column을 의미함

slicing

•

List와 달리 행과 열 부분을 나눠서 slicing이 가능함

•

Matrix 의 부분 집합을 추출할 때 유용함

Creation Function

arange

•

array 의 범위를 지정하여, 값의 list를 생성하는 명령어

ones, zeros, and empty

•

zeros

◦

0으로 가득찬 ndarray 생성

•

ones - zero 와 동일

•

empty = shape 만 주어지고 비어있는 ndarray 생성

◦

메모리 초기화가 되지 않는다

something_like

•

기존 ndarray의 shape 크기 만큼 1, 0 또는 empty array를 반환

identity

•

단위 행렬 (i 행렬)을 생성함

eye

•

대각선인 1인 행렬, k 값의 시작 index 의 변경이 가능

random sampling

•

데이터 분포에 따른 샘플링으로 array 생성

sum

•

ndarray의 element 들 간의 합을 구함, list의 sum 기능과 동일

axis

•

모든 operation function을 실행할 때, 기준이 되는 dimension 축

•

새로 생기는 축이 axis=0, 기존에 있던 축이 axis=1 이 된다

concatenate

•

Numpy array를 합치는 함수

Operations b/t arrays

•

Numpy 는 array 간의 기본적인 사칙 연산을 지원한다

Element-wise operations

•

Array간 shape 이 같을 때 일어나는 연산

Dot product

•

Matrix 의 기본 연산

•

dot 함수 사용

broadcasting

•

Shape 이 다른 배열 간 연산을 지원하는 기능

ex) Matrix + 스칼라

•

Scalar - Vector 외에도

•

Vector - matrix 간의 연산도 지원

All & Any

np.where

•

조건에 맞는 인덱스 값을 뱉어낸다

argmax & argmin

•

최대값, 최소값 찾을 때

boolean index

•

numpy는 배열은 특정 조건에 따른 값을 배열 형태로 추출 할 수 있음

•

Comparison operation 함수들도 모두 사용가능

fancy index

•

numpy 는 array를 index value 로 사용해서 값을 추출하는 방법

•

Matrix 형태의 데이터도 가능