python numpy 기초정리 1편. numpy의 기본구조

python numpy 기초정리 1편. numpy의 기본구조

Numpy는 C언어로 구현된 파이썬 라이브러리로써, 고성능의 수치계산을 위해 제작되었습니다.

Numpy (Numerical Python)는 벡터 및 행렬 연산을 수행하는 선형대수(Linear algebra) 라이브 러리입니다.

 

N Dimension array (NDarray)로 행열 형태로 표현되는 데이터를 사용합니다. 데이터는 n값이 늘어날수록 행렬이 늘어나는 형식과 동일하며 1D - X축, 2D - x, y 축, n값이 늘어날수록 축이 계속 늘어나게 됩니다.

 

 

목차

1. 설치 하기
2. 차원별 생성 방법
3. Shape 확인하기

 

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[목차] 수학 과학 계산용 모듈 numpy

[목차] 수학 과학 계산용 모듈 numpy 정리

 

[다음 글] python numpy 기초정리 2편. 데이터 타입과 연산

https://steadiness-dev-invest.tistory.com/97

 

 

 

실행 소스

2, 3번에 대한 실행코드입니다.

 

 

1. 설치하기

파이썬 터미널에서 pip install numpy를 입력해서 설치합니다.

pip install numpy

2. 차원별 생성 방법

각 차원별로 대괄호가 점점 늘어나는 형태로 선언되게 합니다. 리스트를 직접 넣어도 됩니다.

arr1D = np.array([1,2,3,4], dtype=int)
arr2D = np.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8]])

1, 2, 3차원 array 생성

 

3. Shape 다루기

ndim (차원), shape(행렬 반환)을 이용해서 현재 np.array의 정보를 볼 수 있습니다.

print(arr1D.ndim , '차원', 'arr1D.shape :', arr1D.shape)
print(arr2D.ndim , '차원', 'arr2D.shape :', arr2D.shape)

ndim, shape

 

마무리

numpy 모듈 1편은 이걸로 끝... numpy 모듈은 데이터 분석, 머신러닝에서

차원 형태로 나타내는 데이터를 다루기에 적합하다고 합니다. 

 

그럼 이만~