Numpy

#모듈 임포트
import numpy as np

datalist = [1,2,3,4]

#배열 생성법
a = np.array(datalist)
b = np.array([5,6,7,8])
c = np.zero(4)

#합성
d = np.concatenate((a,b))

#정렬
e = np.sort(d)

#2차 배열
2dim = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])

python에서 가장 중요하고 기본적인 패키지 중 하나.

다차원 배열과 다양한 배열 객체들, 수학적,논리적, 형태조작, 정렬, 선택, 입출력등등

배열에 대한 빠른 작업을 돕는 각종 기능을 제공.

벡터, 행렬연산 관련 선형대수학 라이브러리. 

 

a.ndim

dimention : 행렬의 축 개수. 2차원 행렬이면 2, 3차원 행렬이면 3. 

size : 행렬 요소의 수.

shape : 행렬의 형식. 2차 행렬일때 n행 m열 (n,m) 형식. 3차 라면 (n,m,l)

dtype : 요소의 타입

itemsize : 요소 타입의 bytes 크기.

 

reshape() : 행렬의 형식을 바꿀때사용. 매개변수로 넣는 수의 개수에 따라 차원이 바뀜. 2개라면 2차, 3개라면 3차. 

zeros() : 매개변수에 따라 n차원의 0배열 생성

ones() :       "            "       "      1배열 생성.

empty() :     "            "       "      쓰레기값 배열 생성.

arange() :     "            "      정해진 범위의  정해진 차이의 1차원 배열 생성.

linspace():  정해진 범위의 수를 정해진 개수로 분할해서 1차원 배열 생성.

 

슬라이싱도 동일하게 적용됨.

 

연산자

* : 각 행렬 원소끼리의 곱.

@ : 행렬 자체 곱

.dot() : 행렬 내적, 매개변수로는 다른 행렬.

행렬곱은

A @ B 일대 A 의 열과 B의 행의 수가 같아야만 한다.