[Python/파이썬] Numpy의 ndarray 사용 방법 알아보기

Numpy의 ndarray는 N차원 배열 객체로, 파이썬에서 다차원 배열을 다루는 데 매우 유용합니다. ndarray를 사용하여 데이터를 저장하고 다양한 수학 연산을 수행할 수 있습니다.

예제 1: 1차원 배열 생성

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

위의 예제에서는 리스트를 이용하여 1차원 배열을 생성합니다.

예제 2: 다차원 배열 생성

import numpy as np

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

이 예제에서는 리스트의 리스트를 이용하여 2차원 배열을 생성합니다.

예제 3: 배열 형태 확인

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr.shape)

이 예제에서는 배열의 형태를 확인합니다. 출력 결과는 배열의 행과 열의 수를 나타냅니다.

예제 4: 배열 요소 접근

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr[0, 1])

이 예제에서는 배열의 특정 요소에 접근합니다. 출력 결과는 해당 요소의 값입니다.

예제 5: 배열 형태 변경

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
reshaped_arr = arr.reshape(2, 3)
print(reshaped_arr)

이 예제에서는 배열의 형태를 변경합니다. 출력 결과는 변경된 형태의 배열입니다.

예제 6: 배열 연산

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
sum_arr = arr1 + arr2
print(sum_arr)

이 예제에서는 두 배열 간의 합을 구합니다. 출력 결과는 합이 계산된 배열입니다.