ndArray 중간정리

1. ndArray에 대한 이해

- ndArray는 numpy에서 사용하는 배열 자료형으로 파이썬의 배열 자료형인 리스트와 매우 유사합니다. 그러나 유연성과 효율성 측면에서 두 자료형은 크게 차이가 납니다. - numpy의 array라는 함수를 사용하여 리스트를 ndArray로 형변환하는 방식으로 ndArray를 생성할 수 있습니다. - 다양한 구조의 배열을 생성할 수 있는 함수를 사용하여 ndArray를 생성할 수도 있습니다.

2. ndArray 연산

- 파이썬은 C와 JAVA 등의 프로그래밍 언어와 비교하였을 때, 수 많은 작은 연산이 반복되는 상황에 사용하기에 적절한 언어가 아닙니다. 그래서 대규모의 배열 연산에 for문과 while문 등의 반복문을 사용하는 것은 매우 비효율적입니다. - Numpy의 유니버설 함수는 ndArray에 대해 반복된 연산을 빠르게 수행하는 것을 목적으로 하는 함수입니다. - 브로드캐스팅이란 다른 크기의 배열 간 연산을 위해, 작은 차원의 배열을 복제함으로써 큰 차원의 배열과 작은 차원의 배열의 크기를 맞추는 일련의 규칙 집합을 의미합니다. - Numpy에서는 ndArray와 ndArray간 비교 연산을 지원합니다.

3. ndArray 인덱싱과 슬라이싱

- 2차원 이상의 배열에서는 각 차원에서의 위치를 콤마로 연결해주는 방식으로 인덱싱을 할 수 있습니다. 2차원 이상의 리스트에서는 콤마로 직접 연결하는 것이 아니라, 1차원 인덱스로 각 리스트에 접근해서 새로이 인덱싱을 수행한다는 점과 다릅니다. - 슬라이싱 은 차원마다 시작 인덱스, 종료 인덱스, 증가폭을 설정함으로써 수행할 수 있습니다. 값이 입력되지 않으면 시작 인덱스는 0, 종료 인덱스는 배열에 포함된 요소의 개수, 증가폭은 1로 설정됩니다. - sort 함수 를 사용하여 ndArray를 정렬할 수 있습니다. sort 함수에는 axis 인수 가 있어서, 행을 기준으로 정렬할 수도 (axis = 0), 열을 기준으로 정렬할 수도 (axis = 1) 있습니다.