넘파이 사용하기

주피터 랩을 열고 넘파이를 처음 사용해 보았다.

import numpy as np    #이걸 상단에 입력하고

x =np.array([1.0,2.0,3.0])

print(x)

이렇게 입력하면 결과값으로는

[1. 2. 3.]

가 출력이 된다.

import numpy as np

x =np.array([1.0,2.0,3.0])

y =np.array([2.0,3.0,4.0])

print(x+y)

배열끼리의 덧셈, 나눗셈도 손쉽게 가능하고(위의 결과값은 [3. 5. 7.])

브로드캐스트라는 똑똑한 특징이 있어서

import numpy as np x =np.array([1.0,2.0,3.0]) y =np.array([4.0]) print(x+y)

이것또한 가능하다(y의 값이 x의 원소 전체에게 더해짐, 위의 결과값은 [5. 6. 7.])

n차원 배열 만들기

2차원, 3차원 배열은

x =np.array([[1.0,2.0,3.0], [2.0,3.0,5.0]])과 같이 만들 수 있다.(배열안에 배열이 들어있는 구조!)

각 행에 접근하기 위해서는

x[0]을 입력하면 되고 결과값은

arra7(1.0,2.0,3.0)이 된다.

for 문으로 접근하는 방법은

for row in x :

print(row)

로 접근이 가능하다.

배열을 다루는 몇가지 추가적인 기능이 더 있는데

import numpy as np

x =np.array([[1,2,3],[20,30,40]])

위와같이 2차원 배열이던 x를

x=x.flattem()

을 이용해 1차원 배열로 만들 수 있고

x[np.array([0,2,4])]

인덱스가 0,2,4인 값 얻기,

x>15    

boolean 값이 들어있는 배열(15보다 크면 true, 아니면 false인 배열)

x[x>15]

x>15의 결과값이 true인 곳의 값의 배열을 리턴등의 기능을 사용할 수 있다.

결과

#원래배열 : 

[1 2 3]
[20 30 40]

#flatten 사용했을때
flatten :  [ 1  2  3 20 30 40]

#x>15출력
x>15:  [False False False  True  True  True]

#x[x>15]출력
x[x>15]:  [20 30 40]