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.
노트북 소개
코드프렌즈에서는 파이썬 코드를 단계적으로 실행하기 위해 노트북(Notebooks)을 사용합니다.
노트북에서는 셀(cell)이라는 작은 코드 블록을 통해 코드 실행 결과를 즉시 결과를 확인할 수 있습니다.
셀의 코드를 실행하려면 선택된 셀에서 Shift + Enter 키를 누르면 됩니다.
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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