Numpy의 개념과 자주 사용하는 함수 소개

• Numpy란?
  • 파이썬에서 숫자와 관련된 일을 더 쉽게 해주는 도구
  • 계산기 처럼 여러 수학적 기능을 제공 하고 있어서 https://numpy.org/ 을 통하여 다루고 있는 기능을 검색하여 사용할 수 있다.
• Numpy 사용법
  • numpy의 경우 파이썬에 설치 가 되어 있지 않다면 아래와 같이 명령어를 입력하여 numpy를 설치
  • 이후 코드 상단에 numpy를 import 해서 사용 numpy를 사용 하면 됨다

!pip install numpy

 

import numpy as np

 

• Numpy에 자주 사용하는 함수
  • np.array()
    
    • 리스트나 튜플 등을 배열로 변환
    • 사용법:
      • import numpy as np
      • arr = np.array([1, 2, 3, 4])
      • print(arr)
      • 결과: [1 2 3 4]
  • np.arange()
    
    • 일정한 간격의 숫자들을 배열로 생성
    • 사용법:
      •  import numpy as np
      • arr = np.arange(0, 10, 2)
      • print(arr)
      • 결과: [0 2 4 6 8]
  • np.zeros()와 np.ones()
    
    • 0이나 1로 채워진 배열을 생성
    • 사용법:
      • import numpy as np
      • zeros_arr = np.zeros(5)
      • ones_arr = np.ones((2, 3))
      • print(zeros_arr)
      • print(ones_arr)
      • 결과:
      • [0. 0. 0. 0. 0.]
      • [[1. 1. 1.] [1. 1. 1.]]
  • np.random.rand()
    
    • 0과 1 사이의 난수를 가지는 배열을 생성
    • 사용법:
      • import numpy as np
      • rand_arr = np.random.rand(3, 2)
      • print(rand_arr)
      • 결과: (예시) [[0.5488135 0.71518937] [0.60276338 0.54488318] [0.4236548 0.64589411]]
  • np.sum()
    
    • 배열의 모든 요소의 합을 계산
    • 사용법:
      • arr = np.array([1, 2, 3, 4])
      • total = np.sum(arr)
      • print(total)
      • 결과: 10
  • np.mean()
    
    • 배열 요소들의 평균을 계산
    • 사용법:
      
      • import numpy as np
      • arr = np.array([1, 2, 3, 4])
      • avg = np.mean(arr)
      • print(avg)
      • 결과: 2.5
  • np.reshape()
    
    • 배열의 모양을 변경
    • 사용법:
      • import numpy as np
      • arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
      • reshaped_arr = np.reshape(arr, (2, 3))
      • print(reshaped_arr)
      • 결과: [[1 2 3] [4 5 6]]
  • np.max()와 np.min()
    
    • 배열에서 최대값과 최소값
    • 사용법:
      
      • import numpy as np
      • arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
      • max_val = np.max(arr)
      • min_val = np.min(arr)
      • print(max_val)
      • print(min_val)
      • 결과:
      • 최대값: 5
      • 최소값: 1
  • np.dot()
    
    • 두 배열의 행렬 곱을 계산
    • 사용법:
      
      • import numpy as np
      • arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
      • arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
      • dot_product = np.dot(arr1, arr2)
      • print(dot_product)
      • 결과: [[19 22] [43 50]]
  • np.transpose()
    
    • 배열의 축을 전치(교환)
    • 사용법:
      
      • import numpy as np
      • arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
      • transposed_arr = np.transpose(arr)
      • print(transposed_arr)
      • 결과: [[1 4] [2 5] [3 6]]
  • np.tolist()
    • 기본적으로 type이 numpy 이므로 타입을 list로 반환
    • 독립적으로 사용하기 위보다는 numpy의 함수를 사용한 사용
    • 사용법:
      
      • import numpy as np
      • arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
      • transposed_arr = np.tolist(arr)
      • print(transposed_arr)
      • 결과: [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]