[numpy] array 함수

array 함수

배열은 ndarray이라고도 하는데 이 용어는 N-dimensional array의 약어로서 여러개의 값들을 구조적으로 나타낼 수 있는 numpy 라이브러리 기본 데이터형입니다. 다음과 같은 특성을 가집니다.

1. 배열은 여러개의 리터럴(literal, row data)을 포함할 수 있으며 각각을 요소(element)라고 합니다.
2. 배열 내에 각 요소들은 인덱스(index)라고 하는 음이 아닌 정수형태의 특정한 번호를 가집니다.
3. 모든 요소는 동일한 유형이어야 합니다.
4. 배열은 여러 차원으로 구성할 수 있으며 차원을 ndim속성으로 확인할 수 있습니다.
5. 배열의 모양은 각 차원의 수를 표시한 것으로 shape속성으로 확인 할 수 있습니다.

numpy 배열 객체의 생성은 기본적으로 np.array()함수를 사용합니다.

• np.array(객체, dtype=None)
  • 객체는 리스트형입니다.
  • 각 요소의 자료형은 dtype으로 지정할 수 있습니다.
    dtype=None(기본값)일 경우는 입력된 자료에 따라 자동으로 지정됨

다음은 1차원 배열을 생성하기 위해 리스트 형식인 [1, 2, 3]을 np.array()함수에 전달한 것입니다.

import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
a  #(1)

array([1, 2, 3])

print(a) #(2)

[1 2 3]

위 코드 (1)과 같이 객체를 반환하면 배열(array)가 명시되는데 반해 다음 코드(2)와 같이 print()함수에 의한 출력은 단지 내용만을 반환합니다.

위 객체 a는 1차원 벡터로서 모든 요소들이 하나의 대괄호로 묶여있는 상태입니다. 다음 객체 A는 대괄호 내에 두개의 별도의 대괄호를 포함하는 구조입니다.

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

[[1 2]
 [3 4]]

위 객체 A는 pandas.DataFrame() 함수를 적용하여 표의 형태로 나타낼 수 있습니다.

Adf=pd.DataFrame(A)
Adf

	0	1
0	1	2
1	3	4

위 결과와 같이 객체 A는 가로축(행)과 세로축(열)으로 구성됩니다. 이와 같이 여러개의 대괄호(리스트)가 하나의 대괄호내에 존재하는 객체를 행렬(Matrix)라고 하며 2차원으로 여러개의 벡터들을 포함합니다. 이와 같이 array() 함수는 1차원 이상이 여러 차원의 객체(배열)을 생성합니다. 이 함수에서 차원의 대괄호의 수로 조절합니다.

다음 객체는 각 리스트를 별도의 대괄호로 묶은 상태이므로 각 리스트 객체는 2차원 입니다. 즉, 두개의 2차원 객체가 생성되며 이들을 하나의 대괄호로 묶었습니다. 결과적으로 3차원이 됩니다.

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

[[[1 2]]

 [[3 4]]]

np.array() 함수에 의해 생성된 객체의 차원은 .ndim 속성으로 확인할 수 있습니다.

print(f'객체 a의 차원: {a.ndim}\n객체 A의 차원: {A.ndim}\n객체 B의 차원: {B.ndim}')

객체 a의 차원: 1
객체 A의 차원: 2
객체 B의 차원: 3