[Numpy 기초] Numpy와 다차원 배열

 

 

 

Numpy와 다차원 배열¶

 

NumPy는 다차원 배열을 처리할 수 있는 선형대수학(Linear Algebra) 라이브러리입니다.

 

다차원 배열은 뭐고 왜 우리가 이를 다뤄야 할까요?

 

다차원 배열이란 단어는 생소하더라도 생활 곳곳에서도 쓰일정도로

 

우리에게 필요하기 때문입니다. 한번 예를 들어 보겠습니다.

 

카페의 주인이 되었다고 한다면 새로운 고객이 한명 늘 때마다

 

멤버쉽에 이름(닉네임), 비밀번호, 보유 포인트등의 정보가 저장될것입니다.

 

 

In [1]:

membership = [{'이름' : '김나나', '비밀번호' : 3864, '보유포인트' : 1000 }, {'이름' : '김라라', '비밀번호' : 5716, '보유포인트' : 1500 }]

In [2]:

print(membership)

 

[{'이름': '김나나', '비밀번호': 3864, '보유포인트': 1000}, {'이름': '김라라', '비밀번호': 5716, '보유포인트': 1500}]

 

 

 

 

 

 

그럼 위와 같이 행렬, 즉 행과 열로 구성이 되는데요.

 

이렇게 축이 2개인, 행과 열로 된 데이터를 2차원 데이터라고 합니다.

 

축이 3개인것은 3차원 데이터라고 하는데, 이번 포스팅에서는 다루지 않으므로 가볍게 설명하자면

 

3차원 데이터는 화면, 스크린, 사진 등이 속해있습니다.

 

3개의 축들에 숫자가 저장되어 있기 때문에 우리눈에 보여지는 결과가 나오게됩니다.

 

 

1D array : 벡터¶

 

1차원은 튜플로 표현됩니다. 튜플은 한개의 값은 저장할 수 없기에 쉼표(,)를 작성해야 저장할 수 있습니다.

 

위의 사진을 보시면 축(axis)하나에 값이 4개가 저장되어 있는것을 볼 수 있습니다.

 

 

 

2D array : 메트릭스¶

 

2차원은 튜플 안에 두개의 값으로 저장됩니다. 행이란 가로를 뜻하며 열은 세로를 뜻합니다.

 

사진과 같이 2행(2개의 가로), 3열(3개의 세로) 를 가지고 있기에 튜플 (2, 3) 으로 저장됩니다.

 

 

 

3D array 는 패스 담에 보충 예정¶