Numpy의 ndarray 사용 방법 알아보기

Python numpy 라이브러리의 ndarray가 무엇인지, 어떻게 사용하는지 알아보겠습니다.

1. ndarray

• ndarray는 N차원 배열입니다.
• List와 다르게 하나의 데이터 타입의 객체들만 저장 됩니다.

2. 1차원 ndarray 생성

1차원 int 타입의 ndarray는 아래처럼 생성할 수 있습니다. 1차원 배열을 인자로 전달하면 됩니다.

import numpy as np

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

print(arr)

Output:

[1 2 3 4 5]

1차원 float 타입의 ndarray를 생성하려면, 두번째 인자로 float을 전달하면 됩니다.

• 배열에 int, 문자열 타입 객체들이 섞여 있어도 모두 float으로 변환되어 ndarray에 저장

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, '5'], float)

print(arr)

Output:

[1. 2. 3. 4. 5.]

2. 2차원 ndarray 생성

2차원 ndarray도 2차원 리스트 처럼, 인자로 2차원 배열을 전달하면 됩니다.

3차원 ndarray도 같은 방식으로 인자로 3차원 배열을 전달하면 됩니다.

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3],
                [4, 5, 6]])

print(arr)

Output:

[[1 2 3]
 [4 5 6]]

3. 0으로 가득찬 2차원 ndarray 생성

numpy.zeros((N, M))은 0으로 가득찬 NxM 배열을 생성합니다.

import numpy as np

arr = np.zeros((3, 3))

print(arr)

Output:

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

1차원 배열에 사용하려면 np.zeros((N)) 처럼 1차원의 길이 N만 인자로 전달하면 됩니다.