Python - NumPy 소개 및 다양한 객체 생성

Python, Python Basic
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제 수업을 듣는 사람들이 계속적으로 실습할 수 있도록 강의 파일을 만들었습니다. 늘 도움이 되기를 바라며. 참고했던 교재 및 Reference는 꼭 확인하셔서 교재 구매 또는 관련 Reference를 확인하시기를 바랍니다.

I. 개요

  • NumPy는 C언어로 구성되었으며, 고성능의 수치계산을 위해 나온 패키지이며, Numerical Python의 약자이다.
  • Python을 활용한 데이터 분석을 수행할 때, 그리고 데이터 시각화나 전처리를 수행할 때, NumPy는 매우 자주 사용되기 때문에 한번쯤은 꼭 다듬고 가는 것이 중요하다.
  • 독자의 가독성을 위해 두번에 걸쳐 나눠서 연재하려고 한다.

II. 모듈 Import

import numpy as np
print(np.__version__)

1.18.4

III. 배열 생성

  • NumPy를 활용하여 Array(배열)을 만들어 본다.
  • 먼저 1차원 배열을 생성한다.
# Defining 1D array
array_1D = np.array([1,8,27,64])
print(array_1D)

[ 1  8 27 64]
  • 이번에는 2차원 배열을 생성한다.
array_2D = np.array([[1,2,3,4], [2,4,9,16], [4,8,18,32]])
print(array_2D)

[[ 1  2  3  4]
 [ 2  4  9 16]
 [ 4  8 18 32]]
  • 이번에는 3차원 배열을 생성한다.
array_3D = np.array([[[1,2,3,4],[5,6,7,8]],[[1,2,3,4],[9,10,11,12]]])
print(array_3D)

[[[ 1  2  3  4]
  [ 5  6  7  8]]

 [[ 1  2  3  4]
  [ 9 10 11 12]]]

IV. 배열에 대한 정보 확인

  • 배열의 정보를 확인하는 다양한 함수가 존재한다.
  • 현재 저장된 배열에 대해 RAM의 주소를 확인할 수 있다.
print(array_2D.data)

<memory at 0x7f1348684ea0>
  • 배열의 구조를 확인할 수 있다.
print(array_2D.shape)

(3, 4)
  • 배열의 데이터 타입을 확인할 수 있다.
print(array_2D.dtype)

int64
  • 배열의 간격 및 각 요소간의 간격에 대해서도 확인이 가능하다.

V. NumPy를 활용한 다양한 객체 생성

  • NumPy 패키지내의 함수를 활용하여 다양한 방식으로 패키지를 작성해보자.
# Array of 1
import numpy as np
ones = np.ones((3,4)) # 행, 열
print(ones)

[[1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]
 [1. 1. 1. 1.]]

# Array of 0
zeros = np.zeros((2,3,5), dtype=np.int16) # 3차원의 개수, 2차원의 개수, 1차원의 개수
print(zeros)

[[[0 0 0 0 0]
  [0 0 0 0 0]
  [0 0 0 0 0]]

 [[0 0 0 0 0]
  [0 0 0 0 0]
  [0 0 0 0 0]]]

# Array with 랜덤값
np.random.random((2,2)) # 2차원의 개수, 1차원의 개수

array([[0.25327514, 0.82196535],
       [0.77309235, 0.84250901]])

# Empty 배열
emptyArray = np.empty((3,2))
print(emptyArray)

[[0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]]

# Full Array
fullArray = np.full((2,2), 7)
print(fullArray)

[[7 7]
 [7 7]]

# Array of Evenly-Spaced Values (1차원 배열)
evenSpacedArray = np.arange(10,50,5)
print(evenSpacedArray)

[10 15 20 25 30 35 40 45]
  • arange 특정한 규칙에 따라 증가하는 수열을 생성한다.
  • 위 예제에서는 5만큼 증가하는 수열을 만들었다.
evenSpacedArray2 = np.linspace(0,2,9)
print(evenSpacedArray2)

[0.   0.25 0.5  0.75 1.   1.25 1.5  1.75 2.  ]

evenSpacedArray3 = np.logspace(0,2,9)
print(evenSpacedArray3)

[  1.           1.77827941   3.16227766   5.62341325  10.
  17.7827941   31.6227766   56.23413252 100.        ]
  • linspace & logspace 명령은 선형 구간 혹은 로그 구간을 지정한 구간의 수만큼 분할한다.

VI. What’s Next

지금까지는 NumPy를 활용한 객체 생성에 대해 짧게 익혔다. 그러나, NumPy의 가장 중요한 것은 각각의 배열간의 연산이며, 이러한 연산기법에 대한 이해가 있어야 향후에 배우게 될 머신러닝 & 딥러닝에 대한 이해를 하는데 도움이 될 수 있기 때문에, 꼭 다음 포스트를 읽어두는 것을 추천한다.

Reference

Mukhiya, Suresh Kumar, and Usman Ahmed. “Hands-On Exploratory Data Analysis with Python.” Packt Publishing, Mar. 2020, www.packtpub.com/data/hands-on-exploratory-data-analysis-with-python.