(numpy) 차원 관련 함수 (np.shape, np.size, np.reshape)
np.shape : 매개변수로 받은 array가 몇 행 몇 열인지 튜플 형식으로 반환한다. 예시) import numpy as np arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) print(arr.shape) >>> (2, 3) 2행 3열 반환 arr 의 형태는 [[1,2,3], [4,5,6]] 의 형태로도 쓸 수 있으며 shape는 열과 행의 개수를 반환하는 함수이지 인덱스를 반환하지 않는다 np.size : 매개변수 array의 원소의 개수를 반환한다. 예시) import numpy as np arr = [[1,2,3],[4,5,6]] print(np.size(arr)) >>> 6 np.reshape (x,y) : array의 차원과 모양을 매개변수로 받은 x행 y열로 바꿔준다. 이 때..
2022. 10. 14.
(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. 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 것..
2022. 10. 12.
