[NumPy] 주요 기능 문법 및 사용법 정리

오늘은 이전 시간에 설명드렸던 NumPy 모듈의 기능들 외의 주요한 기능들에 대해 설명해보겠습니다.

 

배열 변형, 배열 정보 확인, 특정 값 선택, 저장 등 이전 시간에는 다루지 않았지만 중요한 기능들입니다.

 

 

배열 정보 확인

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import numpy as np

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

#1 배열의 형태 확인
print(arr.shape)  #print(np.shape(arr))
## (2, 4)

#2 배열의 데이터 타입 확인
print(arr.dtype)
## int64

1. shape 함수는 배열의 차원 구조를 나타냅니다. 위의 예시에서는 행렬 구조가 2행 4열임을 나타냅니다.
2. dtype 함수는 배열의 데이터 타입을 나타냅니다. 위의 예시에서는 데이터 타입이 정수형(int)임을 나타냅니다.

 

 

특정 값 선택

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#1 행렬 인덱싱
print(arr[0, 2:4])
## [3 4]

#2 조건부 추출
print(arr[arr >= 5])
## [5 6 7 8]

#3 최솟값 추출
print(arr.argmin())  #print(np.argmin(arr))
## 0

#4 최댓값 추출
print(arr.argmax())  #print(np.argmax(arr))
## 7

1. 행렬의 1번째 행의 2~3번째 열 데이터를 추출합니다.
2. 배열에서 5이상인 값을 추출합니다.
3. argmin 함수는 배열에서 최솟값을 추출합니다.
4. argmax 함수는 배열에서 최댓값을 추출합니다.

 

 

전치 행렬 변환

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# 전치행렬 변환
print(arr.transpose())
## [[1 5]
##  [2 6]
##  [3 7]
##  [4 8]]

transpose 함수는 행과 열을 바꾸어 전치 행렬로 변환해 줍니다.

 

 

저장, 불러오기

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# 배열 저장
np.save("arr.npy")

# 배열 불러오기
np.load("arr.npy")
## array([[1, 2, 3, 4],
##        [5, 6, 7, 8]])

save 함수는 특정한 이름으로 배열을 저장해줍니다. npy는 numpy 배열 파일 확장자입니다.

 

load 함수는 특정한 이름으로 저장 된 배열을 불러옵니다. 

 

 

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오늘은 이전 시간에 설명 드렸던 NumPy 모듈의 기능들 외의 주요한 기능들에 대해 설명해보았습니다.

 

코랩이나 주피터노트북으로 직접 실행해 보시길 바랍니다.

 

https://bigdata-doctrine.tistory.com/26

[Python] NumPy 기본 문법 및 사용법 정리 : 배열 생성

 

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[Python] NumPy 기본 문법 및 사용법 정리 : 주요 연산