Python에서 Numpy를 사용하여 배열을 생성하고 조작하기

배열은 프로그래밍의 기본 데이터 구조로, 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석에 일반적으로 사용된다. Python에서 배열은 기본 제공 "list" 데이터 유형을 사용하여 만들 수 있다. 그러나 보다 복잡하고 효율적인 배열 연산을 위해서는 NumPy 라이브러리가 일반적으로 사용된다. NumPy는 Numerical Python의 줄임말로, 파이썬에서 배열을 생성하고 조작하는 효율적이고 편리한 방법을 제공하는 과학 컴퓨팅용 라이브러리이다.

NumPy에서 배열 만들기

NumPy 배열은 다양한 방법으로 만들 수 있다. 배열을 만드는 가장 일반적인 방법은 파이썬 리스트나 튜플을 "array" 함수에 전달하는 것이다. 

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)

# Output: array([1, 2, 3, 4, 5])

배열을 만드는 또 다른 방법은 지정된 모양을 가진 0 배열을 만드는 "zeros" 함수를 사용하는 것이다. 

import numpy as np

a = np.zeros((3, 4))
print(a)

# Output:
# [[0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]
#  [0. 0. 0. 0.]]

마찬가지로 "ones" 함수는 지정된 모양을 가진 하나의 배열을 만든다. 

import numpy as np

a = np.ones((3, 4))
print(a)

# Output:
# [[1. 1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1. 1.]
#  [1. 1. 1. 1.]]

NumPy의 배열 조작

NumPy는 배열을 조작하기 위한 여러 함수를 제공한다. "reshape" 함수는 배열의 모양을 변경하는 데 사용할 수 있다. 

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
b = a.reshape((3, 3))
print(b)

# Output:
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]
#  [7 8 9]]

"transpose" 함수는 배열의 위치를 바꾸는 데 사용할 수 있다.

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
b = a.transpose()
print(b)

# Output:
# [[1 4]
#  [2 5]
#  [3 6]]

 

NumPy는 배열에서 요소별 연산을 수행하는 함수도 제공한다. 예를 들어 "+" 연산자를 사용하여 두 배열을 요소 단위로 추가할 수 있다. 

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])
c = a + b
print(c)

# Output: array([5, 7, 9])

 

"sum" 함수는 배열의 모든 요소의 합계를 계산하는 데 사용할 수 있다.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.sum(a))

# Output: 15

"mean" 함수는 배열의 평균을 계산하는 데 사용할 수 있다.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.mean(a))

# Output: 3.0

또한 'std' 함수를 사용하여 배열의 표준 편차를 계산할 수 있다.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.std(a))

# Output: 1.5811388300841898
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