(데이터분석) numpy array를 만드는 다양한 방법

1. numpy array를 만드는 방법

1) 파이썬 리스트를 통해 생성

numpy 모듈의 array 메소드에 따라 파라미터로 파이썬 리스트를 넘겨주면 numpy array가 리턴됩니다.

array1 = numpy.array([2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31])
print(array1)

[2 3 4 7 11 13 17 19 23 29 31]

2) 균일한 값으로 생성

numpy 모듈의 full 메소드를 사용하면, 모든 값이 같은 nupmy array를 생성할 수 있습니다.

array1 = numpy.full(6, 7)
print(array1)

[7 7 7 7 7 7]

(1) 모든 값이 0인 numpy array 생성

모든 값이 0인 numpy array를 생성하기 위해서는 full 메소드를 사용하면 되는데, 더 간단한 방법이 있습니다.

array1 = numpy.full(6, 0)
array2 = numpy.zeros(6, dtype=int)

print(array1)
print()
print(array2)

[0 0 0 0 0 0]

[0 0 0 0 0 0]

(2) 모든 값이 1인 numpy array 생성

모든 값이 1인 numpy array를 생성하는 것도 비슷합니다. zeros 메소드 대신 ones를 사용하면 됩니다.

array1 = numpy.full(6, 1)
array2 = numpy.ones(6, dtype=int)

print(array1)
print()
print(array2)

[1 1 1 1 1 1]

[1 1 1 1 1 1]

3) 랜덤한 값들로 생성

임의의 값들로 배열을 생성시키고 싶을 때는 numpy의 random 모듈의 random 함수를 사용하면 됩니다. 

numpy 모듈 안에 random 이라는 모듈이 있고, 그 안에 또 raddom 이라는 함수가 있는 것입니다.

array1 = numpy.random.random(6)
array2 = numpy.random.random(6)

print(array1)
print()
print(array2)

[0.42214929 0.45275673 0.57978413 0.61417065 0.39448558 0.03347601]

[0.42521953 0.65091589 0.94045742 0.18138103 0.27150749 0.8450694] 

4) 연속된 값들이 담긴 numpy array 생성

numpy 모듈의 arange 함수를 사용하면 연속된 값들이 담겨 있는 numpy array를 생성할 수 있습니다.

arange 함수는 파이썬의 기본 함수인 range와 굉장히 비슷한 원리로 작동합니다. 파라미터가 1개인 경우, 2개인 경우, 3개인 경우를 예르를 들어 보겠습니다.

(1) 파라미터 1개

arange(m)을 하면 0부터 m-1 까지의 값들이 담긴 numpy array가 리턴됩니다.

array1 = numpy.arange(6)
print(array1)

[0 1 2 3 4 5]

(2) 파라미터 2개

arange(n, m)을 하면 n부터 m-1 까지의 값들이 담긴 numpy array가 리턴됩니다.

array1 = numpy.arange(2, 7)
print(array1)

[2 3 4 5 6]

(3) 파라미터 3개

arange(n, m, s)를 하면 n부터 m-1 까지의 값들 중 간격이 s인 값들이 담긴 numpy array가 리턴됩니다.

array1 = numpy.arange(3, 17, 3)
print(array1)

[3 6 9 12 15]