[데이터분석을 위한 라이브러리]02 데이터 핸들링을 위한 라이브러리 NumPy

02. 데이터 핸들링을 위한 라이브러리 NumPy

02-1. NumPy

NumPy란?
Numerical Python 파이썬에서 대규모 다차원 배열을 다룰수 있게 도와주는 라이브러리

라이브러리

• Pandas
• NumPy
• Mathplotlib

• 데이터의 대부분은 숫자 배열로 되어 있다.
• NumPy를 사용하면 반복문없이 배열처리가 가능하여 파이썬 리스트에 비해 빠른 연산을 지원하고 메모리를 효율적으로 사용할 수 있다.

 

리스트

list_arr = list(range(5))
print(list_arr) #[0,1,2,3,4] 쉼표로 나눠지는 리스트
print(type(list_arr)) #class list

numpy 사용법

import numpy as np
np_arr = np.array(range(5))
print(np_arr) #[0 1 2 3 4] 공백으로 나뉘어지는 배열
print(type(np_arr)) # calss 'numpy.ndarray' ndarray는 n차원의 배열 의미

 

 

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02-2 배열의 기초

배열의 데이터타입 dtype 

int	i,int_,int32, int64,i8
float	f, float_,float32, float64, f8
str	str, U U32
bool	?, bool_

파이썬 리스트와 달리 같은 데이터 타입만 저장 가능

arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4], dtype=float)
print(arr) #[0. 1. 2. 3. 4. ]
print(arr.dtype) #float64
print(arr.astype(int)) #[0 1 2 3 4] astype 타입바꾸기

 

ndarray의 차원 속성: ndim & shape

ndim: 차원

shape: 모양(x,y)

#1차원 배열 py
list = [0, 1, 2, 3]
arr = np.array(list)
print(arr.ndim) #1차원
print(arr.shape) #(4,)

#2차원 배열
list = [[0,1,2],[3,4,5]]
arr = np.array(list)
print(arr.ndim) #2차원
print(arr.shape) #(2,3)

ndarray의 크기속성과 shape 조절도 가능

arr = np.array([0,1,2,3,4,5])
print("arr.shape :{}".format(arr.shape)) #arr.shape : (6,0)
print("배열 요소의 수 : {}".format(arr.size)) #배열 요소의 수 : 6
print("배열의 길이 : {}".format.len(arr))) #배열의 길이 : 6

#arr.shape = 3,2 로 변경

arr.shape = 3,2 
print("arr.shape :{}".format(arr.shape)) #arr.shape : (3,2)
print("배열 요소의 수 : {}".format(arr.size)) #배열 요소의 수 : 6
print("배열의 길이 : {}".format.len(arr))) #배열의 길이 : 3

#1부터 15까지 들어있는 (3,5)짜리 배열을 만듭니다.
matrix = np.array(range(1,16))
matrix.shape = 3,5

import numpy as np

print("2차원 array")
#1부터 15까지 들어있는 (3,5)짜리 배열을 만듭니다.
matrix = np.array(range(1,16))
matrix.shape = 3,5
print(matrix)


# 1. matrix의 자료형을 출력해보세요.
print(type(matrix))

# 2. matrix의 차원을 출력해보세요.
print(matrix.ndim)

# 3. matrix의 모양을 출력해보세요.
print(matrix.shape)

# 4. matrix의 크기를 출력해보세요.
print(matrix.size)

# 5. matrix의 dtype(data type)을 출력해보세요.
print(matrix.dtype)

# 6. matrix의 dtype을 str로 변경하여 출력해보세요.
print(matrix.astype('str'))

# 7. matrix의 (2,3) 인덱스의 요소를 출력해보세요.
print(matrix[2,3])

# 8. matrix의 행은 인덱스 0부터 인덱스 1까지, 열은 인덱스 1부터 인덱스 3까지 출력해보세요.
print(matrix[0:2,1:4])