NumPy 배열 생성
NumPy ndarray 객체 생성
NumPy는 배열 작업에 사용됩니다. NumPy의 배열 객체는
ndarray.
함수 를 사용하여 NumPy
ndarray객체를 생성할 수 있습니다.array()
예시
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
print(type(arr))
type(): 이 내장 Python 함수는 전달된 객체의 유형을 알려줍니다. 위의 코드와 같이 그것이 유형임을 보여 arr줍니다
numpy.ndarray.
를 생성하기 위해 ndarray목록, 튜플 또는 배열과 유사한 객체를 array()
메서드에 전달할 수 있으며 다음과 같이 변환됩니다
ndarray.
예시
튜플을 사용하여 NumPy 배열을 만듭니다.
import numpy as np
arr = np.array((1, 2, 3, 4, 5))
print(arr)
배열의 차원
배열의 차원은 배열 깊이의 한 수준입니다(중첩 배열).
중첩 배열: 배열을 요소로 포함하는 배열입니다.
0차원 배열
0차원 배열 또는 스칼라는 배열의 요소입니다. 배열의 각 값은 0차원 배열입니다.
예시
값이 42인 0차원 배열 만들기
import numpy as np
arr = np.array(42)
print(arr)
1차원 배열
0차원 배열을 요소로 포함하는 배열을 1차원 배열 또는 1차원 배열이라고 합니다.
이것들은 가장 일반적이고 기본적인 배열입니다.
예시
값 1,2,3,4,5를 포함하는 1차원 배열을 만듭니다.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)
2차원 배열
1차원 배열을 요소로 갖는 배열을 2차원 배열이라고 합니다.
이들은 종종 행렬 또는 2차 텐서를 나타내는 데 사용됩니다.
NumPy에는 행렬 연산 전용의 전체 하위 모듈이 있습니다.
numpy.mat
예시
값이 1,2,3 및 4,5,6인 두 배열을 포함하는 2차원 배열을 만듭니다.
import numpy as np
arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr)
3차원 배열
2차원 배열(행렬)을 요소로 포함하는 배열을 3차원 배열이라고 합니다.
이들은 종종 3차 텐서를 나타내는 데 사용됩니다.
예시
값이 1,2,3 및 4,5,6인 2개의 배열을 포함하는 2개의 2차원 배열로 3차원 배열을 생성합니다.
import numpy as np
arr = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(arr)
차원 수를 확인하시겠습니까?
NumPy 배열은 ndim배열의 차원 수를 알려주는 정수를 반환하는 속성을 제공합니다.
예시
배열의 차원 수를 확인하십시오.
import numpy as np
a = np.array(42)
b = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
c = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
d = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]])
print(a.ndim)
print(b.ndim)
print(c.ndim)
print(d.ndim)
고차원 배열
배열은 임의의 수의 차원을 가질 수 있습니다.
배열을 생성할 때 ndmin인수를 사용하여 차원 수를 정의할 수 있습니다.
예시
5차원 배열을 만들고 5차원이 있는지 확인합니다.
import numpy as np
arr = np.array([1, 2, 3, 4], ndmin=5)
print(arr)
print('number of dimensions :', arr.ndim)
이 배열에서 가장 안쪽 차원(5번째 딤)에는 4개의 요소가 있고, 4번째 딤에는 벡터인 1개의 요소가 있고, 3번째 딤에는 벡터가 있는 행렬인 1개의 요소가 있고, 두 번째 딤에는 3D 배열인 1개의 요소가 있습니다. 첫 번째 dim에는 4D 배열인 1개의 요소가 있습니다.