(numpy) array 생성 (np.array, np.ndim, np.arange)

파이썬에서는 기본 자료구조인 List를 제공한다. 하지만 List로는 원소간의 계산 혹은 다차원 리스트를 만들기엔 무리가 있기 때문에 numpy 라이브러리를 빌려 순식간에 결과를 만들어낸다.

 

따라서 numpy는 계산에 특화된 라이브러리이고 앞으로 numpy 카테고리에 있는 글에서 파이썬의 list는  numpy에서 제공하는 자료구조인 array로 대체한다.

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np.array ()

: list 를 array로 바꾸어 주는 함수. 가장 기본적인 자료형을 만드는 함수이며 리스트를 매개변수로 받아, array형태로 반환한다. 

 

예시)

import numpy as np

a = np.array([1,2,3],[4,5,6])
print(a)

>>> [1,2,3]

     [4,5,6]

 

다음은 이중리스트를 어레이 형식으로 변환한 것이다. 리스트에는 차원의 개념이 없지만 어레이는 행과 열의 개념이 있기 때문에 [4,5,6] 이 두번째 행에 들어간다.

 

np.ndim ()

: 매개변수를 인자로 받은 해당 리스트 혹은 array가 몇차원인지 반환하는 함수이다. 

 

예시)

import numpy as np

a = array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(np.ndim(a))

>>> 2 

a는 2차원 배열 이기때문에 리턴값으로 2을 반환한다. 

 

np.arange(x, y, z)

: for 문과 유사하다. x는 시작값을 의미하고 y는 끝나는 값 z는 몇개씩 이동할지 입력한다.

 

예시)

import numpy as np

a = np.arange(1,3,0.5)		# 1부터 3까지 0.5씩 이동 이 때 3은 포함하지않음

>>> [1. 1.5 2. 2.5]