[Python] 데이터 분석 ( 데이터 분석을 위한 기초 문법 )

numpy

 

• numpy 배열을 사용하기 위해서 import문을 사용해야한다.

 

```Python
import numpy as np
```

 

numpy 배열 안에 들어가는 원소는 하나의 타입만이 아닌, 여러가지 타입이 가능하다.

 

예시

 

import numpy as np
l = [ 1,2,3,4,5,3.14,'HELLO']
a = np.array( l )
print(a)

 

실행결과
['1' '2' '3' '4' '5' '3.14' 'HELLO']

 

a의 타입을 확인해보면, numpy.ndarray 임을 알 수 있다. ndarray는 n 차원의 배열을 말한다.

 

궁금한 키워드에 대해서는 키워드를 클릭 후 , Shift + Tab 키로 확인할 수 있다.

 

np.zeros()

 

• ()안에 주어진 타입이나 형태에 따라서 배열을 반환한다. 이때, 원소 값들은 0으로 초기화한다.

 

예시

 

import numpy as np
np.zeros((2,7))

 

실행결과
array([[0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 0., 0., 0.]])

 

zeros() 말고 ones()도 있다.

 

예시

 

a = np.ones((4.4))
print(a)

 

실행결과
[[1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]]

 

np.eye()

 

• 단위행렬을 리턴하는 함수이다.
• 대각선 기본값은 1이고 나머지 값들은 0이다.
• 파라미터를 어떻게 조정하느냐에따라 리턴되는 값이 다르다.

 

예시1

 

a = np.eye(5)
print(a)

 

실행결과
[[1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1.]]

 

예시2

 

a = np.eye(5, k=2)
print(a)

 

실행결과
[[0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]]

 

k=2 라는 말은, 2열부터 대각선 값이 들어간다는 말이다.

 

np.identity()

 

• 단위행렬만들 리턴하는 함수이다.

 

a = np.identity(5)
print(a)

 

실행결과
[[1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1.]]

 

np.full

 

• ()안에 주어진 형태와 값으로 배열을 리턴하는 함수이다.

 

예시

 

a= np.full((4,4), 978)
print(a)

 

실행결과
[[978 978 978 978]
 [978 978 978 978]
 [978 978 978 978]
 [978 978 978 978]]

 

np.empty()

 

• 배열 안에 있는 원소 값들은 초기화하지 않은 채 리턴하는 함수이다.
• 배열을 사용할 공간을 미리 만들고, 배열 안 원소 값 초기화는 나중에 할 때 사용한다.

 

예시

 

a = np.empty((3,3))
print(a)

 

실행결과
[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]