[Numpy] 기초 중 기초! numpy를 활용한 배열 생성

[Numpy] 기초 중 기초! numpy를 활용한 배열 생성

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인공지능을 시작하기 위한 기초중의 기초! ndarray 생성부터 시작을 해야됩니다. 일단 numpy를 사용하기 위해 numpy 라이브러리를 추가해줍니다.

import numpy as np

라이브러리를 추가하고, 해당 라이브러리를 사용할 때 numpy를 다 작성하는것이 아니라 np로 간단하게 작성하게 할 수 있도록 만들었습니다. np이외의 다른 단어로 작성할 수 있지만, 대부분 개발자분들께서 np로 사용하고 있어 이렇게 사용하고 있습니다.

■ 1차원 배열 생성

1차원 배열, 즉 벡터를 생성하는 코드는 아래와 같습니다.

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

여기서 'as np'를 사용하지 않게 되면, 코드를 작성하는데 불편함을 느낄 수 있습니다.

# as np를 사용하지 않았을 경우
a = numpy.array([])

# as np를 사용한 경우
a = np.array([])

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■ 2차원 배열 생성

2차원 배열 생성방법은 2가지가 있습니다.

# ndmin 옵션을 이용한 2차원 배열 생성
np.array([1,2,3], ndmin=2)

# 일반적으로 2차원 배열 생성방법
np.array([[1,2,3]])
np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

ndmin 옵션을 이용해서 2차원 배열을 생성할 수 있으며, 옵션을 사용하지 않고, 직접 작성을 하는 방법으로도 생성이 가능합니다.

여기서 2차원이상의 배열을 생성하는 방법은 아래의 코드를 참고하면 됩니다.

# 일반적인 생성 방법
np.array([[[1,2],[3,4]],[[5,6],[7,8]]])

# ndmin 옵션을 사용한 생성방법
c = np.array([[1,2,3],[4,5,6]],ndmin=3)