딥러닝/Today I learned :
[딥러닝] Numpy 라이브러리
주영 🐱
2021. 3. 31. 13:17
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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>
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