1차원 및 2차원 배열 만들기

NumPy에서 배열은 데이터를 저장하고 다루는 기본 방식입니다.

np.array() 함수를 사용해 배열을 만들 수 있습니다.

이번 수업에서는 NumPy에서 자주 쓰이는 1차원 배열(1D)과 2차원 배열(2D)을 중심으로 살펴보겠습니다.

코드프렌즈에서는 파이썬 코드를 단계적으로 실행하기 위해 노트북(Notebooks)을 사용합니다.

노트북에서는 셀(cell)이라는 작은 코드 블록을 통해 코드 실행 결과를 즉시 결과를 확인할 수 있습니다.

셀의 코드를 실행하려면 선택된 셀에서 Shift + Enter 키를 누르면 됩니다.

1차원 배열은 숫자가 한 줄로 이어진 구조입니다.

간단한 파이썬 리스트로 만들 수 있습니다.

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import numpy as np

arr1d = np.array([10, 20, 30])

print(arr1d)           # [10 20 30]
print(arr1d.shape)     # (3,)
print(arr1d.ndim)      # 1
print(arr1d.size)      # 3

• .shape: 원소 개수 (3,)
• .ndim: 차원 수: 1
• .size: 전체 원소 수

2차원 배열은 행과 열로 이루어진 격자와 같습니다.

리스트 속의 리스트를 포함하는 중첩 리스트를 활용해 2차원 배열을 만들 수 있습니다.

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arr2d = np.array([
    [1, 2, 3],
    [4, 5, 6]
])

print(arr2d)
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

print(arr2d.shape)     # (2, 3)
print(arr2d.ndim)      # 2
print(arr2d.size)      # 6

이 배열은 다음과 같습니다.

• 2개의 행과 3개의 열
• 모양(Shape) (2, 3)
• 전체 원소 수 6개

리스트로부터 np.array()를 사용해 배열을 만들 수 있습니다.

• 단일 리스트: 1차원 배열(1D)
• 리스트의 리스트: 2차원 배열(2D)

배열의 정보를 확인하려면 다음 속성을 사용할 수 있습니다.

• .shape: 차원(행, 열)
• .ndim: 차원 수
• .size: 전체 원소 수