numpy_(2)_배열

이번에는 numpy의 배열에 대해 알아보도록 하자!

 

1_ 배열의 데이터 타입 (dtype)

파이썬 리스트와 달리 numpy는 같은 데이터 타입만 저장이 가능하다!

종류 : int, float, str, bool

arr = np.array([0,1,2,3,4])
print(arr)
print(arr.dtype)
print(arr.astype(float))
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
[0 1 2 3 4]
int32
[0. 1. 2. 3. 4.]

dtype은 데이터 타입을 반환 하는데

int 즉 정수형 데이터임을 알 수 있다.

 

astype()은 데이터 타입을 변경하는 함수이다.

입력한 데이터타입으로 변경을 한다.

 

arr = np.array([1,2,3,4], dtype=float)
print(arr)
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
[0. 1. 2. 3. 4.]

ndarray를 생성할 때 위처럼 데이터 타입을 지정할 수 있다.

 

2_ 배열의 속성 (ndim, shape)

list = [0,1,2,3]
arr = np.array(list)
print(arr.ndim)
print(arr.shape)
print(len(arr))
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
1
(4,)
4

ndim은 배열의 차원을 반환한다.

위의 예시는 1차원이라는 뜻이다.

 

shape은 (행,열)을 반환한다.

위는 4행 0열 이라는 뜻이다.

 

len은 알고 있듯이 길이를 반환한다.

list = [[0,1,2],[3,4,5]]
arr = np.array(list)
print(arr.ndim)
print(arr.shape)
print(len(arr))
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
2
(2,3)
2

위의 예시는 '2차원, 2행 3열'이라는 뜻이다.

또한, 길이가 '2'가 반환이 되었는데 2행짜리 배열이기 때문에 길이가 2이다.

 

크기 조절

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

shape에 값을 할당하여 직접 크기를 조절 할 수 있다.