N차원 배열 생성하기

• numpy로 배열 만들기

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3])
print(arr)

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

type([1,2,3]) #list 출력
type(arr) #numpy.ndarray 출력

• 리스트, 튜플로 배열 만들기

tpl = (4, 5, 6)
arr = np.array(tpl)
print(arr)

lst = [1, 2, 3]
arr = np.array(lst)
print(arr)

lst2 = [[1,2,3],[4,5,6]]
arr2 = np.array(lst2)
print(arr2)

• 배열의 모양 - shape / 배열의 차원 - ndim / 원소 갯수 - size

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(arr1.shape)  # (3,)
print(arr2.shape)  # (2, 3)

print(arr1.ndim, arr2.ndim) # 1 2

print(arr1.size, arr2.size) # 3 6

N차원 배열의 데이터 타입

• dtype

arr1 = np.array([1, 2, 3])
print(arr) #[1 2 3]

arr1 = np.array([1, 2, 3], dtype=np.float)
print(arr, arr.dtype)
#[1. 2. 3.] float64

dtype 지정하지 않을 경우 : 정수형으로 출력

int, bool ,float 등 가능

• astype - 데이터 타입 변환

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr1 = arr1.astype(np.float32)
print(arr1.dtype)

#정수에서 float32 로 바뀜

파이썬의 리스트에서는 다양한 데이터 타입이 사용 가능하다.

그러나 numpy array에서는 단일 데이터 타입만 사용 가능하다.