[딥러닝] Numpy 라이브러리

Numpy 라이브러리

 

숫자 게산, 배열 다루는 행렬 연산

 

import numpy as np

array = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
print('array=' ,array)

print('요소의 자료형 : ',array.dtype)

print('요소 수 : ',array.size)

print('차원 수 : ',array.ndim)

print('각 차원의 요소 수 : ',array.shape)

div_array = array/2
print('배열 전체 요소를 2로 나누기: ',div_array)

div_array1 = array[0][0]/2
print('배열의 첫번째 요소를 2로 나누기: ',div_array1)

             array=  [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
요소의 자료형 : int64
요소 수 : 9
차원 수 : 2
각 차원의 요소 수 : (3,3)
배열 전체 요소를 2로 나누기: [[0.5 1. 1.5] [2. 2.5 3.] [3.5 4. 4.5]]
배열의 첫번째 요소를 2로 나누기: 0.5

                                             

 

배열을 1차원으로 변환하기

flatten_array = array.flatten()
print(flatten_array)

[1 2 3 4 5 6 7 8 9]

 

0으로 구성된 배열 만들기

 

zero_arr = np.zeros(9)
print(zero_arr)

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

 

 

Numpy 배열을 리스트로 변환하기

 

list = array.tolist()

print(list)
print(type(list))

[[1, 2, 3] ,[4, 5, 6], [7,8,9]]
<class 'list'>

 

 

리스트를 Numpy 배열로 변환하기

 

array = np.array(list)

print(array)
print(type(array))

[[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9]]
<class 'numpy.ndarray>