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1차원 및 2차원 배열 만들기

NumPy에서 배열은 데이터를 저장하고 다루는 기본 방식입니다.

np.array() 함수를 사용해 배열을 만들 수 있습니다.

이번 수업에서는 NumPy에서 자주 쓰이는 1차원 배열(1D)과 2차원 배열(2D)을 중심으로 살펴보겠습니다.


1D 배열​

1차원 배열은 숫자가 한 줄로 이어진 구조입니다.

간단한 파이썬 리스트로 만들 수 있습니다.

1차원 배열 만들기
import numpy as np

arr1d = np.array([10, 20, 30])

print(arr1d)           # [10 20 30]
print(arr1d.shape)     # (3,)
print(arr1d.ndim)      # 1
print(arr1d.size)      # 3
  • .shape: 원소 개수 (3,)
  • .ndim: 차원 수: 1
  • .size: 전체 원소 수

2D 배열​

2차원 배열은 행과 열로 이루어진 격자와 같습니다.

리스트 속의 리스트를 포함하는 중첩 리스트를 활용해 2차원 배열을 만들 수 있습니다.

2차원 배열 만들기
arr2d = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6]
])

print(arr2d)
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

print(arr2d.shape)     # (2, 3)
print(arr2d.ndim)      # 2
print(arr2d.size)      # 6

이 배열은 다음과 같습니다.

  • 2개의 행과 3개의 열
  • 모양(Shape) (2, 3)
  • 전체 원소 수 6개

요약​

리스트로부터 np.array()를 사용해 배열을 만들 수 있습니다.

  • 단일 리스트: 1차원 배열(1D)
  • 리스트의 리스트: 2차원 배열(2D)

배열의 정보를 확인하려면 다음 속성을 사용할 수 있습니다.

  • .shape: 차원(행, 열)
  • .ndim: 차원 수
  • .size: 전체 원소 수

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