[데이터 사이언스 코딩] numpy array를 만드는 다양한 방법에 대해서 알아보자

파이썬 리스트를 통해 생성

numpy 모듈의 array 메소드에 파라미터로 파이썬 리스트를 넘겨주면 numpy array가 리턴됩니다.

 

array1 = numpy.array([2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31])
print(array1)

 

[ 2 3 5 7 11 13 17 19 23 29 31]

 

일한 값으로 생성

numpy 모듈의 full 메소드를 사용하면, 모든 값이 같은 numpy array를 생성할 수 있습니다.

 

array1 = numpy.full(6, 7) 
print(array1)

 

[7 7 7 7 7 7]

 

모든 값이 0인 numpy array 생성

모든 값이 0인 numpy array를 생성하기 위해서는 full 메소드를 사용하면 됩니다.

그리고 더 간편한 방법도 있습니다.

 

array1 = numpy.full(5, 0) 
array2 = numpy.zeros(5, dtype=int) 

print(array1) 
print() 
print(array2)

 

[0 0 0 0 0]
[0 0 0 0 0]

 

모든 값이 1인 numpy array 생성

모든 값이 1인 numpy array를 생성하는 것도 비슷합니다.

zeros 메소드 대신 ones를 사용하면 됩니다.

 

array1 = numpy.full(5, 1) 
array2 = numpy.ones(5, dtype=int) 

print(array1) 
print() 
print(array2)

 

[1 1 1 1 1] 
[1 1 1 1 1]

 

랜덤한 값들로 생성

어쩔 때는 임의의 값들로 배열을 생성시키고 싶습니다.

그럴 때는 numpy의 random 모듈의 random 함수를 사용하면 됩니다.

numpy 모듈 안에 random이라는 모듈이 있고, 그 안에 또 random이라는 함수가 있는 겁니다.

 

array1 = numpy.random.random(6) 
array2 = numpy.random.random(6) 

print(array1) 
print() 
print(array2)

 

[0.42214929 0.45275673 0.57978413 0.61417065 0.39448558 0.03347601] 
[0.42521953 0.65091589 0.94045742 0.18138103 0.27150749 0.8450694 ]

 

연속된 값들이 담긴 numpy array 생성

numpy 모듈의 arange 함수를 사용하면 연속된 값들이 담겨 있는 numpy array를 생성할 수 있습니다.

arange 함수는 파이썬의 기본 함수인 range와 굉장히 비슷한 원리로 동작합니다.

파라미터가 1개인 경우, 2개인 경우, 3개인 경우 모두 확인해 보도록 하겠습니다.

 

파라미터 1개성

arange(m)을 하면 0부터 m-1까지의 값들이 담긴 numpy array가 리턴됩니다.

 

array1 = numpy.arange(5) 
print(array1)

 

[0 1 2 3 4]

 

파라미터 2개

arange(n, m)을 하면 n부터 m-1까지의 값들이 담긴 numpy array가 리턴됩니다.

 

array1 = numpy.arange(2, 6) 
print(array1)

 

 [2 3 4 5]

 

파라미터 3개

arange(n, m, s)를 하면 n부터 m-1까지의 값들 중 간격이 s인 값들이 담긴 numpy array가 리턴됩니다.

 

array1 = numpy.arange(3, 17, 3) 
print(array1)

 

 [3 6 9 12 15]

 

Data Science

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