02. [Python] NumPy 기초 : NumPy 배열 사용방법

개요

인공지능에서의 계산은 행열과 벡터가 가장 많이 사용됩니다.
이때 필요한 것이 NumPy의 배열입니다.

실습환경

NumPy는 아나콘다에 포함되어 있으므로 Jupyter Notebook에서 import만 해주면 됩니다.
아나콘다 설치 및 사용방법은 아래 링크를 확인해 주세요.
https://iot-lab.tistory.com/113

NumPy의 배열

NumPy의 배열은 array()함수를 사용합니다.
array 함수에 Python 리스트를 추가해서 생성합니다.

1차원 배열

[In]

import numpy as np

a = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5])    # Python 리스트에서 NumPy 배열 생성

print(a)

[결과]

2차원 배열

[In]

import numpy as np

b = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5]])    # NumPy 2차원 배열 생성

print(b)

[결과]

3차원 배열

[In]

import numpy as np

c = np.array([[[0, 1, 2], [3, 4, 5]], [[6, 7, 8], [9, 10, 11]]])    # NumPy 3차원 배열 생성

print(c)

[결과]

배열을 생성하는 다른 방법들

[In]

import numpy as np

d= np.zeros(8)  # 0이 8개인 배열 생성
print(d)

e= np.ones(8)   # 1이 8개인 배열 생성
print(e)

f= np.arange(8)     # 0부터 7까지의 배열 생성
print(f)

[결과]

다음에는 NumPy 배열의 shape함수에 대해서 알아보도록 하겠습니다.

 

https://iot-lab.tistory.com/135

03. [Python] NumPy 기초 : shape 함수 사용방법