파이썬의 NumPy 배열에 대한 짧은 소개

09 12월

파이썬의 NumPy 배열에 대한 짧은 소개

by Nepirity

in Technology

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배열은 머신러닝에 사용되는 기본 데이터 구조입니다.

파이썬에서 N차원 배열 또는 ndarray라고 하는 NumPy 라이브러리의 배열은 데이터를 표현하기 위한 기본 데이터 구조로 사용됩니다.

이 튜토리얼에서는 숫자를 표현하고 Python에서 데이터를 조작하기 위한 NumPy의 N차원 배열을 발견하게 됩니다.

이 자습서를 완료하면 다음을 알 수 있습니다.

ndarray가 무엇이며 파이썬에서 배열을 만들고 검사하는 방법.
새로운 빈 배열과 기본값이 있는 배열을 만들기 위한 주요 함수.
기존 배열을 결합하여 새 배열을 만드는 방법

튜토리얼 개요

이 튜토리얼은 다음과 같이 세부분으로 나뉩니다.

NumPy N차원 배열
배열을 만드는 함수
배열 결합

NumPy N차원 배열

NumPy는 과학 및 수치 응용 프로그램에 사용할 수 있는 Python 라이브러리이며 선형 대수 연산에 사용하는 도구입니다.

NumPy의 주요 데이터 구조는 N 차원 배열의 약식 이름 인 ndarray입니다. NumPy로 작업할 때 ndarray의 데이터를 간단히 배열이라고 합니다.

정수 또는 부동 소수점 값과 같은 동일한 유형의 데이터를 포함하는 메모리의 고정 크기 배열입니다.

배열에서 지원하는 데이터 형식은 배열의 “dtype” 특성을 통해 액세스할 수 있습니다. 배열의 차원은 각 차원의 길이를 설명하는 튜플을 반환하는 “shape” 속성을 통해 액세스할 수 있습니다. 다른 많은 특성이 있습니다. 여기에서 자세히 알아보세요.

N차원 배열

데이터 또는 목록과 같은 간단한 Python 데이터 구조에서 배열을 만드는 간단한 방법은 array()함수를 사용하는 것입니다.

아래 예제는 3 개의 부동 소수점 값으로 구성된 Python 목록을 만든 다음 목록에서 ndarray를 만들고 배열의 모양과 데이터 유형에 액세스합니다.

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# create array
from numpy import array
l = [1.0, 2.0, 3.0]
a = array(l)
print(a)
print(a.shape)
print(a.dtype)

예제를 실행하면 ndarray의 내용, 즉 3개의 요소가 있는 1차원 배열인 shape와 64비트 부동 소수점인 데이터 형식이 인쇄됩니다.

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[ 1. 2. 3.]
(3,)
float64

배열을 만드는 함수

고정 크기 배열을 만드는 데 더 편리한 함수가 있으며 이러한 배열을 사용할 수 있습니다.

몇 가지만 살펴보겠습니다. 여기에서 전체 목록을 볼 수 있습니다.

배열 생성 루틴

Empty

empty()함수는 지정된 모양의 새 배열을 만듭니다.

함수에 대한 인수는 만들 배열의 각 차원 길이를 지정하는 배열 또는 튜플입니다. 생성된 배열의 값 또는 내용은 무작위이며 사용하기 전에 할당해야 합니다.

아래 예제에서는 빈 3×3 2차원 배열을 만듭니다.

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# create empty array
from numpy import empty
a = empty([3,3])
print(a)

예제를 실행하면 빈 배열의 내용이 인쇄됩니다. 특정 배열 내용은 다를 수 있습니다.

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[[ 0.00000000e+000 0.00000000e+000 2.20802703e-314]
[ 2.20803350e-314 2.20803353e-314 2.20803356e-314]
[ 2.20803359e-314 2.20803362e-314 2.20803366e-314]]

Zeros

zeros()함수는 내용이 0 값으로 채워진 지정된 크기의 새 배열을 만듭니다.

함수에 대한 인수는 만들 배열의 각 차원 길이를 지정하는 배열 또는 튜플입니다.

아래 예제에서는 3×5 0 2차원 배열을 만듭니다.

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# create zero array
from numpy import zeros
a = zeros([3,5])
print(a)

예제를 실행하면 생성된 0 배열의 내용이 인쇄됩니다.

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

Ones

ones()함수는 내용이 하나의 값으로 채워진 지정된 크기의 새 배열을 만듭니다.

함수에 대한 인수는 만들 배열의 각 차원 길이를 지정하는 배열 또는 튜플입니다.

아래 예제에서는 요소를 5개 가진 1차원 배열을 만듭니다.

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# create one array
from numpy import ones
a = ones([5])
print(a)

예제를 실행하면 생성 된 배열의 내용이 인쇄됩니다.

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

배열 결합

NumPy는 기존 배열에서 새 배열을 만드는 많은 기능을 제공합니다.

필요하거나 접할 수 있는 가장 인기 있는 두 가지 기능을 살펴보겠습니다.

수직 스택

두 개 이상의 기존 배열이 있는 경우 vstack() 함수를 사용하여 수직으로 스택할 수 있습니다.

예를 들어, 두 개의 1차원 배열이 주어지면 두 행을 세로로 쌓아 두 개의 행이 있는 새로운 2차원 배열을 만들 수 있습니다.

이는 아래 예제에서 보여 줍니다.

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# vstack
from numpy import array
from numpy import vstack
a1 = array([1,2,3])
print(a1)
a2 = array([4,5,6])
print(a2)
a3 = vstack((a1, a2))
print(a3)
print(a3.shape)

먼저 예제를 실행하면 별도로 정의된 두 개의 1차원 배열이 인쇄됩니다. 배열이 세로로 쌓여 새로운 2×3 배열이 생성되고 그 내용과 모양이 인쇄됩니다.

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[1 2 3]
 
[4 5 6]
 
[[1 2 3]
[4 5 6]]
 
(2, 3)

수평 스택

두 개 이상의 기존 배열이 주어지면 hstack()함수를 사용하여 수평으로 스택 할 수 있습니다.

예를 들어 두 개의 1차원 배열이 있는 경우 새 1차원 배열을 만들거나 첫 번째 배열과 두 번째 배열의 열이 연결된 행 하나를 만들 수 있습니다.

이는 아래 예제에서 보여 줍니다.

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# hstack
from numpy import array
from numpy import hstack
a1 = array([1,2,3])
print(a1)
a2 = array([4,5,6])
print(a2)
a3 = hstack((a1, a2))
print(a3)
print(a3.shape)

먼저 예제를 실행하면 별도로 정의된 두 개의 1차원 배열이 인쇄됩니다. 그런 다음 배열이 가로로 쌓여 6 개의 요소가있는 새로운 1 차원 배열이 생성되며 그 내용과 모양이 인쇄됩니다.

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[1 2 3]
 
[4 5 6]
 
[1 2 3 4 5 6]
 
(6,)

확장

이 섹션에는 탐색할 수 있는 자습서를 확장하기 위한 몇 가지 아이디어가 나열되어 있습니다.

자신의 크기 또는 새 데이터로 배열을 만드는 다양한 방법을 실험해 보십시오.
배열을 만들기위한 3 개의 추가 NumPy 함수에 대한 예제를 찾아 개발하십시오.
배열을 결합하기위한 3 개의 추가 NumPy 함수에 대한 예제를 찾아 개발하십시오.

이러한 확장 기능을 탐색하면 알고 싶습니다.

추가 정보

이 섹션에서는 더 자세히 알아보려는 경우 주제에 대한 더 많은 리소스를 제공합니다.

책

참조

API

요약

이 튜토리얼에서는 Python에서 숫자를 표현하고 데이터를 조작하기 위해 NumPy에서 N 차원 배열을 발견했습니다.

특히 다음 내용을 배웠습니다.

ndarray가 무엇이며 파이썬에서 배열을 만들고 검사하는 방법.
새로운 빈 배열과 기본값이 있는 배열을 만들기 위한 주요 함수입니다.
기존 배열을 결합하여 새 배열을 만드는 방법

Tags:

Machine learning,Numpy array