numpy 함수 정리

 

numpy

Numeric Python
import numpy as np

 

: 입력받은 파이선 리스트를 넘파이 배열로 바꾸기

Numpy는 ndarray 라는 넘파이 전용 리스트를 사용하는데 쉽게 행렬이라 생각하시면 됩니다.

 

 

 생성함수(Array Creation)

 

• np.array()

: 입력받은 파이선 리스트를 넘파이 배열로 바꾸기

 

• np.arange(N)

: 0에서부터 N-1까지 1씩 증가하는 배열 만들기

>>> np.arange(5)
array([0, 1, 2, 3, 4])

>>> np.arange(10, 30, 5)
array([10, 15, 20, 25])

>>> np.arange(0, 2, 0.3) # it accepts float arguments
array([0. , 0.3, 0.6, 0.9, 1.2, 1.5, 1.8])

# reshape

>>> a = np.arange(6) # 1d array
>>> print(a)
[0 1 2 3 4 5]
>>>
>>> b = np.arange(12).reshape(4, 3) # 2d array
>>> print(b)
[[ 0 1 2]
[ 3 4 5]
[ 6 7 8]
[ 9 10 11]]
>>>
>>> c = np.arange(24).reshape(2, 3, 4) # 3d array
>>> print(c)
[[[ 0 1 2 3

• np.ones()

• np.zeros()

• np.full()

• np.eye()

>>> np.zeros((3, 4))
array([[0., 0., 0., 0.],
		[0., 0., 0., 0.],
		[0., 0., 0., 0.]])
        
>>> np.ones((2, 3, 4), dtype=np.int16)
array([[[1, 1, 1, 1],
		[1, 1, 1, 1],
		[1, 1, 1, 1]],
		[[1, 1, 1, 1],
        [1, 1, 1, 1],
		[1, 1, 1, 1]]], dtype=int16

 

>>> np.zeros((3, 4))
array([[0., 0., 0., 0.],
[0., 0., 0., 0.], [0., 0., 0., 0.]]) >>> np.ones((2, 3, 4), dtype=np.int16) array([[[1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1], [1, 1, 1, 1]], [[1, 1, 1, 1],


> np.zeros((3,4))
array([[0., 0.],
          [0., 0.],
          [0., 0.]])

> np.full((2,3), 55) # 자매품 0대신 다른값 넣는 함수
array([[55, 55, 55],
          [55, 55, 55]])

> np.eye(2) # 단위행렬(주대각성분이 1이고 나머진 0) 생성 함수
array([1., 0.],
          [0., 1.])

reshape

 

난수 발생 함수

 

 

• np.random.seed()

: 무작위 결과를 만드는 함수 일정한 결과를 얻기 위해 랜덤시드 지정

(0 과 양의 정수만 가능)

 

• np.random.shuffle()

:주어진 배열을 무작위로 섞기

 

• np.random.randn

• np.random.randint

 

 

np.load(파일명)

: 

 

 

수학 메소드

np.abs()

절댓값을 계산

 

np.mean

 

np.argsort()

작은 것에서 큰 순서대로 나열한 배열의 인덱스를 반환

 

 

인덱싱/슬라이싱

 

argmax =