Numpy 다루기(1)[3.1 ~3.4]

1. 다차원 배열의 속성들

• 항목(item) or 원소(element) : 각 배열의 개별적 값들
• 인덱스(index) : 배열 내부의 요소를 참조하는데 쓰임
• 축(axis) : numpy의 차원(1차원, 2차원, 3차원)(axis=0 , axis=1, axis=2) (shape: (3, )행 / shape: (3, 3)행,렬 / shape: (3, 3, 3)행,렬, 행렬갯수

 

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2. 다차원 배열과 브로드캐스팅

 

브로드캐스팅이란?

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윗처럼 상수뿐 아니라 배열도 브로드캐스팅 됨.

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행렬의 및 행렬 요소 생성 법들

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Q. 아래와 같은 배열을 생성하시오.

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2. 연속적인 값을 가지는 다차원 배열의 생성

 

.arange(n,m,stpe)  - 배열 생성 및 간격 조절

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.linspace(start, stop,간격 갯수) - 지정된 간격의 갯수만큼 배열 값 생성

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.logspace(x, y, n) 10^x 부터 10^y 까지를 'n개의 갯수'대로 간격을 나눠서 출력 

 

Q3.2. sin0 ~ sin80 사이의 값 11개를 출력하라 입력은 라디안을 사용하여 하라(라이단은 np.pi, 나누기는 linespace()함수 사용하기)

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3. 다차원 배열의 축과 삽입

(축은 맨 앞에서 설명정리함.)

 

 

값 삽입 : .insert(삽입 배열, 배열 위치, 삽입될 값 ,axis = '기준이될 축값' )

 

축을 이용한 insert()사용

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값 순서 뒤집기 : flip(배열 이름, axis = 기준 축)(1은 가로, 0은 세로로 뒤집으니 참고)

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3. 넘파이 배열의 인덱싱과 슬라이싱

 

인덱싱

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슬라이싱 - [][] 가 있을 경우, 첫 []의 슬라이싱은 축0을 기준으로. 그리고 두번째 []를 통한 슬라이싱 또한 축0을 기준으로 한다. 

arr[][]와 arr[] 둘 차이가 없다. 왜그런지 모르겠다.

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4. 다차원 배열 최대, 최소 평균 구하기 + 정렬

최대, 최소: .max(), min()

평균 : .mean() 

배열 값들의 평균 값 출력

자료형 전환 astype(np.float64) => 원소의 자료형을 float64로 전환

 

flatten() 

: 2차원 이상의 배열을 1차원 배열로 변환. 이 과정을 평탄화라 한다.

 

<전치>

오름차순:

sort() 

 

내림차순:

배열명.sort()

배열명[::-1]  

 

 

2차원 배열의 sort()를 활용한 정렬

 

Q. 3.4 

 

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오름차순, 내림차순