[AI] numpy

**배울때마다 계속 추가**

 

 

NumPy? Numerical Python, 파이썬의 고성능 수치계산을 위한 라이브러리 여러 형태의 벡터 및 행렬 연산과 여러 수학적인 기능들을 빠르고 쉽게 사용 장점) 효율적인 메모리 사용, 반복문 필요x, 빠른 연산 가능 설치) $ pip install numpy

 

1. my_numpy

import numpy as np #numpy를 np로 쓰겠다 arr_np = np.zeros(10) arr_np2 = np.ones(10) arr2d_np = np.zeros((19,19),dtype='i') #19x19, dtype='i': .이 안붙고 int타입 arr2d_np[0][0] = 1 #0,0자리에 1을 추가 print("arr_np",arr_np+1) #하나씩 더해짐 print("arr_np2",arr_np2*2) #하나씩x2 안될것같은데 되네 print("arr2d_np",arr2d_np) print("arr2d_np[0][0]",arr2d_np[0][0]) #arr2d_np[0][0] 1.0 << 콘솔에 0,0자리 출력

1) np.zeros : 0으로 이루어진 array 생성 - np.zeros(shape, dtype, order)

dtype='i' : ,이 안 붙고 int타입의 0생성 

 

2) np.ones : 1로 이루어진 array 생성

 

** np.empty : 초기화 되지 않은 값으로 zeros나 ones와 마찬가지로 배열 생성. (!! 메모리는 초기화되지 않기 때문에 불필요한 값이 있을 수 있음!!)

 

 

 

2. my_numpy2

import numpy as np #numpy를 np로 쓰겠다 #배열을 강제로 numpy로 arr = [ [0,0,0,0,0], [0,1,2,0,0], [0,0,1,2,0], [0,0,0,0,0], [0,0,0,0,0] ] arr_np = np.array(arr) print("arr",arr) print("arr_np",arr_np)

 

3. my_numpy3

import numpy as np #numpy를 np로 쓰겠다 arr = [ [1,2,3,4,5], [6,7,8,9,0] ] arr_np = np.array(arr) arr_re = np.reshape(arr_np,(5,2)) #5행 2열의 배열로 변경 print("arr",arr) print("arr_np",arr_np) print("arr_np",arr_np.shape) print("arr_re",arr_re)

 np.reshape : np.reshape(변경할 배열, 차원)  혹은 배열.reshape(차원)으로 사용.

현재의 배열 차원을 변경하여 행렬을 반환하는 경우 사용됨

 

 

 

4. mynumpy_save

import numpy as np arr = [5,6,7,8,9] arr_np = np.array(arr) np.save('arr',arr_np)

 

np_save() : 1개의 비열을 numpy format의 바이너리 파일로 저장하기

 

 

5. mynumpy_load

import numpy as np #numpy 불러오기 arr_np = np.load("arr.npy") print(arr_np)

 

np.load : np.save로 저장된 .npy 파일을 배열로 불러오기