[Python] 파이썬 기초 numpy

Numpy

Numpy는 파이썬의 패키지 중 하나로, 엑셀 형식으로 이루어진 데이터를 효과적으로 이용할 수 있도록 합니다.

import numpy as np

 as뒤에는 생략해도 되지만, 보기 좋은 코딩을 위해 np로 지정한다.

import numpy as np

x = [2,4,6,8,10] //1차 배열생성
print(x)

#print : [2, 4, 6, 8, 10]

2차원 3차원 배열도 생성하여 보자.

#2차원 배열 생성
x = np.array([[0,2,4,8],[10,12,14,16]])
print(x)

#[[ 0  2  4  8]
#[10 12 14 16]]

#3차원 배열 생성
x = np.array([range(1,25)]).reshape(4,2,3)
print(x)

#[[[ 1  2  3]
#  [ 4  5  6]]

# [[ 7  8  9]
#  [10 11 12]]

# [[13 14 15]
#  [16 17 18]]

# [[19 20 21]
#  [22 23 24]]]

1부터 24까지를  1차원배열로 출력 후4차원으로 나눈뒤 2행3열 로 만든다.

x = np.array([range(1,25)]).reshape(4,2,3)
print(x)

#[[[ 1  2  3]
#  [ 4  5  6]]

# [[ 7  8  9]
#  [10 11 12]]

# [[13 14 15]
#  [16 17 18]]

# [[19 20 21]
#  [22 23 24]]]

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Numpy의 연산

• Sum() : 배열의 모든 연산의 합
• mean() : 배열의 평균 값
• std() : 배열의 표준편차
• exp() : 배열의 자연상수제곱값
• sqrt() : 배열의 제곱근
• vstack() : 배열을 수직으로 합침
• hstack() : 배열을 수평으로 합침

axis 가 들어가면 이는 그 축을 기준으로 계산

import numpy as np

x = np.array([i for i in range(0,5)])
y = np.array(range(6,10,1))
print(x)
print(y)

print(np.sum(x))
print(np.mean(x,axis=0))
np.hstack((x,y))

실행결과

[0 1 2 3 4]
[6 7 8 9 10]
10
2.0
array([ 0,  1,  2,  3,  4,  6,  7,  8,  9, 10])