빈 배열, 0 배열, 1 배열 생성하기

소개

배열은 Numpy 라이브러리의 기본적인 데이터 구조입니다. 이 랩에서는 empty, zeroes, 그리고 ones 함수를 사용하여 Numpy 라이브러리에서 배열을 생성하는 방법을 배웁니다.

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 중에 문제가 발생하면 Labby 에게 문의하십시오. 세션 후에 피드백을 제공해주시면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.

numpy.empty 를 사용하여 빈 배열 생성하기

numpy.empty는 지정된 shape 과 데이터 타입의 초기화되지 않은 배열을 생성하는 데 사용됩니다.

구문: numpy.empty(shape, dtype, order)

• shape: 배열의 원하는 shape.
• dtype: 배열 요소의 데이터 타입. 기본값은 float 입니다.
• order: 배열의 순서. 기본값은 C 스타일의 행 우선 방식입니다. FORTRAN 스타일 (열 우선 방식) 의 경우 'F'로 설정합니다.

코드:

import numpy as np

## 4 행 3 열의 배열 생성
x = np.empty([4,3], dtype = int)
print(x)

출력:

[[206 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]]

numpy.zeros 를 사용하여 0 값 배열 생성하기

numpy.zeros는 모든 요소가 0 으로 초기화된 지정된 shape 의 배열을 생성하는 데 사용됩니다.

구문: numpy.zeros(shape, dtype, order)

• shape: 배열의 원하는 shape.
• dtype: 배열 요소의 데이터 타입. 기본값은 float 입니다.
• order: 배열의 순서. 기본값은 C 스타일의 행 우선 방식입니다. FORTRAN 스타일 (열 우선 방식) 의 경우 'F'로 설정합니다.

코드:

import numpy as np

## 모든 요소가 0 으로 초기화된 3x3 차원의 배열 생성
arr = np.zeros((3,3), dtype = int)
print(arr)

출력:

[[0 0 0]
 [0 0 0]
 [0 0 0]]

numpy.ones 를 사용하여 1 값 배열 생성하기

numpy.ones는 모든 요소가 1 로 초기화된 지정된 shape 의 배열을 생성하는 데 사용됩니다.

구문: numpy.ones(shape, dtype, order)

• shape: 배열의 원하는 shape.
• dtype: 배열 요소의 데이터 타입. 기본값은 float 입니다.
• order: 배열의 순서. 기본값은 C 스타일의 행 우선 방식입니다. FORTRAN 스타일 (열 우선 방식) 의 경우 'F'로 설정합니다.

코드:

import numpy as np

## 모든 요소가 1 로 초기화된 3x3 차원의 배열 생성
arr = np.ones((3,3), dtype = int)
print(arr)

출력:

[[1 1 1]
 [1 1 1]
 [1 1 1]]

요약

이 랩에서는 Numpy 라이브러리의 empty, zeroes, 그리고 ones 함수를 사용하여 배열을 생성하는 방법을 배웠습니다. 각 함수의 구문, 매개변수 및 예제를 다루었습니다.