[Numpy 기초] 배열과 리스트 비교하기

배열과 리스트 비교하기¶

1차원 배열과 리스트 비교하기¶

넘파이를 사용하기 위해서는 먼저 넘파이를 import 해야한다.

In [1]:

import numpy as np  # numpy는 계속 반복해서 쓰므로 np라고 줄여 쓴다.

In [2]:

a =[1,2,3,4,5]

In [3]:

x = np.array([1,2,3,4,5])

In [4]:

type(x)

Out[4]:

numpy.ndarray

In [5]:

x

Out[5]:

array([1, 2, 3, 4, 5])

넘파이를 import하고 리스트 a와 넘파이 배열 x를 만들었다.

넘파이 배열을 만드는 간단한 방법은 numpy.array(리스트)함수에 리스트를 넣어주는 것이다.

이렇게 리스트를 넣어주면 파이썬 리스트가 아니라 넘파이 1차원 배열이 된다.

1차원 배열은 암묵적으로 소문자로만 쓰기로 하였으니 간단하게 변수명을 x라고 정했다.

먼저 길이를 구해보자, len 함수는 1차원 배열에서도 동일하게 쓰일 수 있다.

In [6]:

len(a) #리스트

Out[6]:

5

In [7]:

len(x) #1차원 배열

Out[7]:

5

넘파이에는 배열을 위한 여러 함수와 속성(Attribute)이 있는데, 몇가지 속성(함수가아니라 괄호 없음)을 소개하겠다.

In [8]:

x.size  # x에 저장된 값의 수 

Out[8]:

5

In [9]:

x.shape # x의 모양, 배열 형태, 여기서는 5개의 값을 가진 1차원함수

Out[9]:

(5,)

In [10]:

x.dtype # 데이터 타입(int)과 저장된 비트의 크기(32비트) 

Out[10]:

dtype('int32')

2차원 배열과 리스트 비교하기¶

먼저 2차원 리스트를 만들고, np.array() 함수에 이 리스트를 넣어 2차원 배열로 만들어주자

이때 2차원 배열은 보통 변수명을 대문자로 짓는다.

In [11]:

b = [ [1, 2], [3, 4] ]

In [12]:

X = np.array([ [1, 2], [3, 4] ])

In [13]:

X

Out[13]:

array([[1, 2],
       [3, 4]])

2차원 배열 함수를 메모리에서 불러보면

행과 열을 보기좋게 정렬해서 반환해준다. 앞서 말했듯이 가로가 행, 세로가 열이다.

앞서 했던것처럼 먼저 len 함수를 이용해 함수의 길이를 측정해보자

In [14]:

len(b)

Out[14]:

2

In [15]:

len(X)

Out[15]:

2

b와 X의 들어있는 값의 개수는 4개지만 길이는 동일하게 2로 나온다.

DATA ACCESSING을 해보면 알겠지만 인덱스는 리스트안의 리스트이더라도 동일하게 하나로 치기에

길이가 2로 나오게 된다. 그렇다면 넘파이의 배열의 속성을 이용해서 측정해보자

In [16]:

X.size

Out[16]:

4

보다시피 정확히 데이터의 개수가 나온다. 넘파이에는 이렇듯 데이터를 분석하기 좋게

만들어진 함수와 속성들이 많다 하나씩 공부해보자

앞서 써보았던 다른 속성도 한번씩 적용해보면 아래와 같다.

In [19]:

X.shape  # 2행, 2열

Out[19]:

(2, 2)

In [20]:

X.dtype

Out[20]:

dtype('int32')