파이썬 numpy 배열 만들기 (1) array, zeros, ones 함수

파이썬에는 다양한 형태의 데이터 구조가 존재한다. 리스트, 딕셔너리, 데이터 프레임 등이 있는데 오늘은 numpy 배열에 대해 알아보려고 한다.

목차
1. Numpy란?
2. 배열 만들기
3. 0이 들어있는 배열 만들기
4. 1이 들어있는 배열 만들기

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1. Numpy란?

Numpy는 Numerical Python의 약자다. 효율적인 데이터 분석이 가능하도록 N차원의 배열 객체를 지원하는 라이브러리다. 파이썬에서 대규모 다차원 배열을 다룰 수 있도록 도와주는 라이브러리다. 대부분의 데이터는 배열로 구성되어 있다. 이때 파이썬 리스트를 활용할 수 있지만 numpy 배열은 빠른 연산을 지원하고 메모리를 효율적으로 사용한다.

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2. 배열 만들기

< 배열 만들기 >
np.array([리스트])

< 데이터 타입 변경 >
배열.astype(원하는 데이터 타입)

import numpy as np
 
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
 
print(a)
print(type(a))
print(a.dtype, '\n')
 
a = a.astype(float)
print(a)
print(type(a))
print(a.dtype)

[1 2 3 4 5]
<class 'numpy.ndarray'>
int32 

[1. 2. 3. 4. 5.]
<class 'numpy.ndarray'>
float64

numpy 배열을 만드는 가장 간단한 방법이다. 리스트를 np.array 함수의 변수로 입력해 주면 된다. numpy 배열 데이터는 파이썬 리스트와 다르게 단일 타입으로 구성된다. 리스트처럼 각각의 원소가 다른 타입을 가질 수 없다.(float, str, int 등)

데이터 타입은 위와 같이 다양한 형태가 존재하고 astype 함수를 통해 사용자가 원하는 데이터 타입으로 언제든지 변경할 수 있다.

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3. 0이 들어있는 배열 만들기

np.zeros((행, 열))

np.zeros(단일 행 구조 데이터 개수)

import numpy as np
 
a = np.zeros((3,5)) # 3행 5열의 0 배열 생성
print('a')
print(a, '\n')
 
b = np.zeros(5) # 1행 5열의 0 배열 생성
print('b')
print(b, '\n')
 
print(b.dtype)

a
[[0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 0.]] 

b
[0. 0. 0. 0. 0.] 

float64

zeros는 0을 원소로 가진 배열을 생성할 때 사용하는 함수다. 사용자가 원하는 행과 열의 개수를 가진 배열을 생성할 수 있다. 참고로 zeros 함수를 통해 만들어진 배열의 데이터 타입은 float64로 출력되었다.

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4. 1이 들어있는 배열 만들기

np.ones((행, 열))

np.ones(단일 행 구조 데이터 개수)

import numpy as np
 
a = np.ones((3,5)) # 3행 5열의 1 배열 생성
print('a')
print(a, '\n')
 
b = np.ones(5) # 1행 5열의 1 배열 생성
print('b')
print(b, '\n')
 
print(b.dtype)

a
[[1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1. 1.]] 

b
[1. 1. 1. 1. 1.] 

float64

ones 함수는 1이 들어있는 배열을 생성하는 함수다. 사용법은 ones 함수와 동일하다. 사용자가 원하는 행과 열의 수를 입력하면 된다. 이것도 zeros 함수와 마찬가지로 출력 데이터 타입은 float64이다.