[Python - Numpy] ndarray 활용

1. Numpy 모듈 & Ndarray 이해

 

Numpy 사용 이유

 

• 성능 : 파이썬 리스트보다 빠름
• 메모리 사이즈 : 파이썬 리스트보다 적은 메모리 사용
• 빌트인 함수 : 선형대수, 통계관련 여러 함수 내장

 

Ndarray

•  numpy에서 사용되는 다차원 리스트를 표현할 때 사용되는 데이터 타입
• 연속된 메모리 vectorization 사용

 

2-1. Ndarray 데이터 생성하기(numpy 모듈 함수)

 

사용 함수

 

1) array(), arange()

 

2) ones(), zeros()

 

3) empty(), full(), eye(), linspace(), reshape()

 

 

 

2-2. Ndarray 데이터 생성하기(random 서브 모듈 함수)

 

사용 함수

 

1) rand(), randn(), randint(), seed()

 

 

2) choice(), 확률분포에 따른 ndarray 생성(uniform, normal 등)

 

 

3. Ndarray 인덱싱/슬라이싱

 

인덱싱

 

 

슬라이싱

 

 

4. Ndarray 데이터 형태 바꾸기(reshaping, flatten 함수)

 

ravel, np.ravel

 

 

flatten / reshape

 

 

 

 

5. Ndarray 기본 함수

 

연산/통계 함수

 

 

5. Ndarray 기본 함수

 

집계/ any/all / where 함수

 

 

 

6. axis 이해 및 axis를 파라미터로 갖는 함수 활용

 

 

 

7. Broadcasting 이해 및 활용

 

8. Boolean indexing으로 조건에 맞는 데이터 선택

 

 

9. Linalg 서브모듈 사용하여 선형대수 연산

 

 

10. Ndarray 데이터를 이용하여 그래프 출력

 

- 그래프에 주석 추가(x, y, 타이틀, grid, x/y 범위 지정)

 

- PLOT 함수 파라미터(그래프 색상, 선스타일, 그래프 두께

 

- SUBPLOT으로 여러 그래프 출력

 

 

-  HIST 함수 사용

 

* 연습문제 *

1) 로또 번호 자동 생성기

 

 

2) numpy 사용하여 pi(원주율) 값 계산