import numpy as npNumPy Array
- 일반 리스트보다 빠르고 compact하다
- 리스트를 인자로 받아서 만들 수 있다.
x = np.array([1,2,3,4,5])- 0 부터 인덱싱
- aka ndarrays or N-dimensional array (다차원 배열 가능)
Properties
array.ndim : 몇차원 배열인가
array.size : 요소의 개수
array.shape : 각 차원에 저장된 요소의 수를 나타내는 정수들이 담긴 tuple 반환
요소 이용
x = np.array([8,4,7])
#요소 추가
x = np.append(x,5)
#인덱스 제거
x = np.delete(x,4)
#정렬
x = np.sort(x)배열 만들기
x = np.arange(startNum, endNum, interval)배열 크기 재설정 : reshape()
x = np.arange(1,7)
z = x.reshape(2,3)
y = z.reshape(6)인덱싱, Slicing
- 일반 파이썬 배열과 동일
- 조건문으로도 가능
x = np.arange(1,13) print(x[x<4]) printf(x[(x>3) and (x%2==0)])
연산
- 배열에서 기본 수학적 연산 가능하다. (
sum,min,max등) x = np.arange(1,15) print(x.sum())- 일반 숫자와 배열 간에 연산도 가능하다.
x = np.arange(1,5) y = x*3 #y = [3,6,9,12]- 통계적 연산도 가능하다
- mean:
np.mean(x) - median:
np.median(x) - variance:
np.var(x) - standard deviation:
np.std(x)
- mean: