소개
NumPy 는 배열을 지원하는 널리 사용되는 Python 라이브러리입니다. 기존 데이터로부터 배열을 생성하는 다양한 방법을 제공합니다. 이 랩에서는 기존 데이터를 사용하여 배열을 생성하는 방법을 배우겠습니다.
VM 팁
VM 시작이 완료되면, 왼쪽 상단 모서리를 클릭하여 Notebook 탭으로 전환하여 실습을 위해 Jupyter Notebook에 접근하십시오.
때로는 Jupyter Notebook 이 로딩을 완료하는 데 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사는 자동화될 수 없습니다.
학습 중 문제가 발생하면 언제든지 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.
튜플을 사용하여 배열 생성 - numpy.asarray 사용
numpy.asarray 루틴은 Python 시퀀스를 ndarray 로 변환하는 데 사용됩니다. numpy.asarray 를 사용하여 튜플을 사용하여 배열을 생성해 보겠습니다.
import numpy as np
## python tuple
l = (34,7,8,78)
## creating array using the tuple
a = np.asarray(l)
print(type(a))
print(a)
출력:
<class 'numpy.ndarray'>
[34 7 8 78]
위 코드에서 튜플 l을 입력으로 전달하고 반환된 배열을 변수 a 에 저장하여 numpy.asarray() 함수를 사용하여 배열을 생성했습니다. 출력 결과는 a 가 numpy.ndarray 임을 보여줍니다.
리스트를 사용하여 배열 생성 - numpy.asarray 사용
이제, 하나 이상의 리스트를 사용하여 배열을 생성해 보겠습니다.
import numpy as np
## python list
l = [[1,2,3],[8,9],[5,7]]
## creating array from list
b = np.asarray(l)
print(type(b))
print(b)
출력:
<class 'numpy.ndarray'>
[list([1, 2, 3]) list([8, 9]) list([5, 7])]
위 코드에서 리스트 l을 입력으로 전달하고 반환된 배열을 변수 b 에 저장하여 numpy.asarray() 함수를 사용하여 배열을 생성했습니다. 출력 결과는 배열이 개별 요소가 아닌 리스트를 요소로 포함하고 있음을 보여줍니다.
numpy.frombuffer 를 사용하여 배열 생성
The numpy.frombuffer routine is used to create an array by using the specified buffer.
import numpy as np
## intialize bytes
l = b'LabEx!'
print(type(l))
a = np.frombuffer(l, dtype = "S1")
print(a)
print(type(a))
Output:
<class 'bytes'>
[b'S' b't' b'u' b'd' b'y' b'T' b'o' b'n' b'i' b'g' b'h' b't' b'!']
<class 'numpy.ndarray'>
In the code above we created an array using numpy.frombuffer routine where we initialized the bytes and returned a one-dimensional array of type 'S1'. Upon execution, this function outputs all the individual characters in the given byte string.
numpy.fromiter 를 사용하여 배열 생성
numpy.fromiter 루틴은 반복 가능한 객체를 사용하여 ndarray 를 생성하는 데 사용됩니다.
import numpy as np
## using python tuple
tup = (2,4,6,20)
## create an iterator
it = iter(tup)
## create ndarray using the iterator
x = np.fromiter(it, dtype = float)
print(x)
print(type(x))
출력:
[ 2. 4. 6. 20.]
<class 'numpy.ndarray'>
위 코드에서는 먼저 튜플 tup을 생성한 다음, 이를 사용하여 이터레이터를 생성했습니다. 그런 다음 해당 이터레이터를 사용하여 float 형 numpy 배열을 생성했습니다.
요약
이 랩에서는 NumPy 라이브러리에서 기존 데이터를 사용하여 배열을 생성하는 다양한 방법을 배웠습니다. 튜플, 리스트, From Buffer, From Iter 를 사용하여 배열을 생성하기 위해 다양한 라이브러리 루틴을 사용했습니다. 이러한 방법을 통해, 우리는 가지고 있는 데이터를 사용하여 쉽게 NumPy 배열을 생성하고, 추가적인 분석, 계산 및 연산을 적용할 수 있습니다.