넘파이( Numpy ) - 2

지금부터는 넘파이의 기본 지식과 자주 사용된다고 생각되는 기본적인 API에 관해 설명하겠습니다.

그리고 지금부터 설명하는 코드는 모두 주피터노트북을 이용해 작성하는 것입니다.

 

기본적으로 Python에서 사용하는 리스트는 넘파이랑 매우 유사하지만 Python 리스트로 만든 배열은 배열의 크기가 커질수록 성능이 떨어진다는 단점이 있다. 하지만 넘파이는 앞서 말한 것처럼 저수준 언어로 다차원 배열을 구현했기 때문에 배열의 크기가 커져도 높은 성능을 보장한다. 

 

 

1. 넘파이 ndarray 

import numpy as np

--> 넘파이를 임포트 하면서 as를 이용하여 numpy에 np라는 별칭을 붙여줌.

 

np.array( )

--> 넘파이의 기반 데이터 타입은 ndarray로 넘파이에서 다차원 배열을 생성, 연산이 가능하도록 한다.

--> 파이썬의 리스트와 같은 다양한 인자를 입력 받아서 ndarray로 변환하는 기능을 수행 

 

ndarray.shape

--> 생성된 ndarray 배열의 크기, 즉 행과 열의 수를 튜플 형태로 가지고 있어 이를 통해 ndarray 배열의 차원까지 확인 가능한 변수

--> array3의 shape는 ( 1,3 )이며, 이는 1개의 로우와 3개의 칼럼으로 구성된 2차원 데이터를 의미.

 

 

 

 

 

ndarray.dtype

--> ndarray내의 데이터값은 숫자, 문자열, 불 값 모두 가능하며 그 연산의 특성상 같은 데이터 타입만 가능.

--> dtype속성으로 데이터 타입 확인 가능.

--> 다른 데이터 유형이 섞여 있는 리스트를 ndarray로 변경하면 데이터 크기가 더 큰 데이터타입으로 형 변환을 적용.

--> ndarray 내 데이터값의 타입 변경도 astype() 메서드를 이용해변경 가능. 원하는 타입을 문자열( '' )로 지정하면 됨.

 

 

-> array2는 숫자형 1,2가 문자열 '1','2'로 변환.

-> array3는 int형 1,2가 flot형 1. , 2. 으로 변환.