[Numpy] 배열 생성

Numpy 배열과 텐서

배열 생성

• float 타입의 vector 생성

import numpay as np //  Numpy 호출
test_array = np.array([1, 4, 5, 8], float) 
// 생성할 데이터, 데이터 타입

• m x n 형태의 행렬

import numpy as np
test_list = [[1,4,5,8],[1,4,5,8]]
np.array(test_list, float) 

test_array2 = [[1,4,5,8],[1,4,5]] // 모든 데이터가 채워져 있어야 함
np.array(test_list2, float) // ValueError

⚠️ 동적 타이핑은 지원하지 않음 ⚠️

import numpy as np
test_array = np.array([1,4,5,8], float)
test_array

// output
array([1.,4.,5.,8.])

Numpy array와 Python list간의 차이점은?

Python list : 메모리상에 연속적으로 배열되어 있는 것이 아니라 해당 값의 메모리 주소만 연속적으로 배열
Numpy array : 실제 값을 메모리상에서 연속적으로 나열, 각 값들의 메모리 크기가 동일해야 함

배열 생성 예시

import numpy as np
test_array = np.array([1,3,5,"8"], float)
print(test_array)

// output
[1. 3. 5. 8.]

자동 형 변환

print(type(test_array[3]) # 실수형으로 자동 형 변환 실시

# output
<class 'nupy.float64'>

배열 전체의 데이터 타입 반환 .dtype

print(test_array.dtype) 
# output
float64 # 메모리에 8바이트씩 할당

# 정수형 Numpy 배열로 생성
np.array([[1,2,3.5], [4, 5, 6.4]], dtype=int) 
# output
array([[1,2,3],
       [4,5,6]])

배열의 구조(Shape) 반환 .shape

📌 배열의 구조(shape)
배열 객체의 차원 구성이 어떠한지 나타내는 함수

print(test_array.shape)
# output
(4,) # 튜플 형태
# 1차원의 랭크를 가지면서 4개의 요소를 가지고 있는 Numpy 배열

matrix = [[1,2,3,5], [1,2,5,7], [2,4,6,7]]
np.array(matrix, int).shape
# output
(3, 4)
# 앞의 값은 행(row), 뒤의 값은 열(column)이다.
# 2차원 랭크를 가지면서 3행 4열의 요소를 가지고 있는 Numpy배열

랭크 반환 .ndim

배열의 모든 데이터 개수 .size

배열 요소의 크기 반환 .itemsize

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