[Numpy] ndarray 생성 및 사용 방법

ndarray : N 차원 배열 객체

 

1. ndarray 생성 방법

넘파이는 import로 numpy 를 불러와야합니다. 

소스 코드

# 1. ndarray 생성

import numpy as np

from numpy.core.records import array

 

# Numpy 모듈의 array() 함수로 생성

array1 = np.array([1, 2, 3])  # 인자로 리스트를 받는 경우

array2 = np.array([[1, 2, 3], [2, 4, 5]])

array3 = np.array(array1)  # 인자로 ndarray 받는 경우

 

print(array1, type(array1))

print(array2, type(array1))

print(array3, type(array1))

numpy모듈안의 array 함수로 ndarray 생성합니다. 

numpy.array 함수의 인자로는 리스트와 ndarray를 사용할 수 있습니다. 

 

print 결과

[1 2 3] <class 'numpy.ndarray'>
[[1 2 3]
 [2 4 5]] <class 'numpy.ndarray'>
[1 2 3] <class 'numpy.ndarray'>

 

2. ndarray 의 Shape와 차원

- ndarray.shape : 형태 

- ndarray.ndim : 차원

소스 코드

# 2. ndarray 형태와 차원

array1 = np.array([1, 2, 3])

array2 = np.array([[1, 2, 3], [2, 4, 5]])

 

print(array1, '의 차원은 ', array1.ndim, ', shape는', array1.shape)

print(array2, '의 차원은 ', array2.ndim, ', shape는', array2.shape)

 

print 결과

[1 2 3] 의 차원은  1 , shape는 (3,)
[[1 2 3]
 [2 4 5]] 의 차원은  2 , shape는 (2, 3)

1차원 ndarray의 형태를 보면 (3,) 으로 표시된다. 인자의 갯수만 표현되는 것을 볼 수 있다.

2차원 ndarray에서는 (2,3) 으로 표시된다. 행과 열을 표현한다. 

 

3. ndarray 데이터 타입

- 데이터 값은 숫자, 문자열, 불 등이 모두 가능합니다. 하지만, 하나의 ndarray 객체는 하나의 데이터 타입만 처리할 수 있습니다. (ex 하나의 ndarray 객체안에 int와 bool을 같이 사용할 수 없음)

- ndarray.dtype : 객체 내의 데이터 타입 조회

소스 코드

# 3. ndarray 데이터 타입

array4 = np.array(['가1', '나2', '다3'])

array5 = np.array([True, False, True])

 

print(array4.dtype)

print(array5.dtype)

-아래와 같이 해당 ndarray 데이터들의 타입이 나오는 것을 볼 수 있다.

print 결과

<U2
bool

 

4. ndarray 타입 변환

- ndarray.atype() : 인자로 변환할 타입을 입력해서 사용한다. 그리고, 해당 함수로 return 값을 받아서 사용합니다.

소스 코드

# 4. ndarray 타입 변환

array1 = np.array([1, 2, 3])

print(array1.dtype)

array2 = array1.astype("int64")

print(array2.dtype)

- array2 에서는 array1를 int64로 변환한값을 가지게 됩니다. 

print 결과

int32
int64

 

 

다음 글 : [Numpy] ndarray 의 axis 축 개념 및 소스 코드 예제