파이썬[Python] 047 Ndarray 생성 방법들 - Numpy004

오늘은 예전에 봤던 포스팅 했던 '파이썬[Python] 041 Ndarray 객체 - Numpy002'에 이어서, Ndarray를 생성하는 방법들에 대해서 포스팅을 하고자 합니다. 물론 위의 링크에 있는 부분을 바탕으로 기본적인 배열을 생성할 수 있지만, 조금 더 다양하게 생성할 수 있는 방법들이 있습니다. 그래서 이번 포스팅에서는 다음과 같이 3가지 방법들에 대해서 살펴보고자 합니다.

 

1. 초기화 되지 않는 배열 생성
2. 0으로 초기화된 배열 생성
3. 1로 초기화된 배열 생성

 

초기화 되지 않는 배열 생성

이 부분은 배열 생성 시, 다음과 같이 numpy.empty를 이용하는 형태입니다.

numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C')

배열 생성시, 각 값들의 랜덤한 값으로 생성해줍니다. 각 Parameter의 의미는 다음과 같습니다. 

shape - 배열의 형태을 의미 ex) 10(맴버가 10개인 배열), (2,3)

dtype - 사용하고자 하는 데이터 타입, 이 부분을 입력하지 않으면 default로 float을 입력 

order - 배열 스타일 ( C - C기반의 열중심의 배열, F - Fortan기반의 행중심의 배열, 기본값은 C

 

다음 예제를 참조하시길 바랍니다.

import numpy as np
arr = np.empty((3,5), dtype = int)
print(arr)

다음과 같은 결과가 나옵니다. 

[[      0       0       0       0       0]
 [      0       0       0       0       0]
 [    612       0       0 6226030       0]]

Python의 버전에 따라 결의 편차가 다를 수 있으나 3점대 버전에서는 확실히 랜덤한 숫자보다는 0으로 표현되는 부분이 많았습니다. 

 

0으로 초기화된 배열 생성

이 부분은 배열 생성 시, 다음과 같이 numpy.zeros를 이용하는 방법입니다. 

numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')

배열 생성시, 각 값들의 0으로 생성해줍니다. 각 Parameter의 의미는 다음과 같습니다.

shape - 배열의 형태을 의미 ex) 10(맴버가 10개인 배열), (2,3)

dtype - 사용하고자 하는 데이터 타입, 이 부분을 입력하지 않으면 default로 float을 입력

order - 배열 스타일 ( C - C기반의 열중심의 배열, F - Fortan기반의 행중심의 배열, 기본값은 C

 

다음 예제를 참조하시길 바랍니다.

import numpy as np
x = np.zeros(5)
print(x)

5개의 맴버를 가진 배열을 생성한 결과를 다음과 같이 확인할 수 있습니다.

[0. 0. 0. 0. 0.]

그럼 다 차원 배열을 생성해보도록 하겠습니다. 

import numpy as np
x = np.zeros((2,2))
print(x)

위의 결과는 다음과 같이 나타납니다.

[[0. 0.]
 [0. 0.]]

 

 

1로 초기화된 배열 생성

이 부분은 배열 생성 시, 다음과 같이 numpy.ones를 이용하는 방법입니다.

numpy.ones(shape, dtype = None, order = 'C')

배열 생성시, 각 값들의 1로 생성해줍니다. 각 Parameter의 의미는 다음과 같습니다.

shape - 배열의 형태을 의미 ex) 10(맴버가 10개인 배열), (2,3)

dtype - 사용하고자 하는 데이터 타입, 이 부분을 입력하지 않으면 default로 float을 입력

order - 배열 스타일 ( C - C기반의 열중심의 배열, F - Fortan기반의 행중심의 배열, 기본값은 C

다음 예제를 살펴보겠습니다. 

import numpy as np
x = np.ones([2,2], dtype = int) 
print(x)

다음 예제는 다음과 같은 결과를 나타냅니다. 

[[1 1]
 [1 1]]

 

이번 포스팅에서는 위의 3가지 방법으로 Ndarray를 생성하는 방법에 대해서 살펴봤습니다. 물론, 사람들마다 개인의 취향이 다르기 때문에 어떤 방법이 가장 편하다고 할 수는 없지만 그래도 알아 두면 유용하게 사용이 됩니다. 혹 궁금하시거나 문의 사항이 있으시면 언제든지 댓글 및 방명록에 글 남겨주시길 바랍니다.