[python] NumPy 배열의 연산과 조작

14 Dec 2023

python

NumPy는 파이썬의 배열 연산을 위한 핵심 라이브러리로, 다차원 배열 연산을 지원합니다. 이 문서에서는 NumPy 배열의 연산과 조작에 대해 알아보겠습니다.

1. NumPy 배열 생성하기

NumPy 배열은 np.array 함수를 사용하여 생성합니다. 다음은 1차원과 2차원 배열을 생성하는 예시입니다.

import numpy as np

arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 1차원 배열 생성
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2차원 배열 생성

2. 배열 연산

NumPy 배열은 기본적인 산술 연산을 지원합니다. 예를 들어, 덧셈과 곱셈 연산은 각 요소별로 적용됩니다.

arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 배열 덧셈
result_add = arr1 + arr2  # [5, 7, 9]

# 배열 곱셈
result_multiply = arr1 * arr2  # [4, 10, 18]

3. 배열 조작

NumPy는 배열의 형태를 조작하고 변환할 수 있는 다양한 함수를 제공합니다.

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# 배열 형태 변환
reshaped_arr = arr.reshape(3, 3)

# 배열 전치
transposed_arr = arr.T

4. 배열 합치기

두 개 이상의 배열을 합치는 경우, np.concatenate 함수를 사용할 수 있습니다.

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6]])

# 배열 합치기
concatenated_arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)

NumPy 배열의 연산과 조작에 대한 내용은 이것으로 마치겠습니다. NumPy의 다양한 기능을 활용하여 효율적인 다차원 배열 연산을 수행할 수 있습니다.

NumPy 공식 문서에서 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다.