Numpy 라이브러리

 Numpy 

• Numerical Python
• 수학 및 과학 연산을 위한 파이썬 패키지
• Numpy 내부는 상당부분이 C나 Fortran으로 작성되어 있어 실행 속도가 꽤 빠른 편이다.
• 기본적으로 array라는 자료를 생성하고, 이를 바탕으로 색인, 처리, 연산 등을 하는 기능을 수행한다.
• Numpy 자체만으로도 난수생성, 푸리에변환, 행렬연산, 간단한 기술통계 분석 정도는 가능하지만 실제로는 Scipy, Pandas, matplotlib 등 다른 Python 패키지와 함께 쓰이는 경우가 많다.

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Numpy Data Types

Numpy Type	C Type	Description
numpy.bool_	bool	Boolean (True or False) stored as a byte
numpy.byte	signed char	C와 동일
numpy.ubyte	unsigend char	C와 동일
numpy.short	short	C와 동일
numpy.ushort	unsigned short	C와 동일
numpy.intc	int	C와 동일
numpy.uintc	unsigned int	C와 동일
numpy.int_	long	C와 동일
numpy.uint	unsigned long	C와 동일
numpy.longlong	long long	C와 동일
numpy.ulonglong	unsigned long long	C와 동일
numpy.half / numpy.float16		Half Precision Float: Sign bit, 5 bits Exponent(지수부), 10 bits mantissa(가수부)
numpy.single	float	Single Precision Float: Sign bit, 8 bits Exponent, 23 bits mantissa
numpy.double	double	Double Precision Float: Sign bit, 11 bits Exponent, 52 bits mantissa
numpy.longdouble	long double	extended-precision float
numpy.csingle	float complex	Complex number, represented by two single-precision floats (real and imaginary components)
numpy.cdouble	double complex	Complex number, represented by two double-precision floats (real and imaginary components)
numpy.clongdouble	long double complex	Complex number, represented by two extended-precision floats (real and imaginary components)

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Numpy Array 생성

# numpy 라이브러리 불러오기
import numpy as np

# 1차원 리스트 선언
data1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 2차원 리스트(행렬) 선언
data2 = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# list를 numpy array로 변환
array1 = np.array(data1)
array2 = np.array(data2)

• numpy array의 원소는 모두 같은 데이터타입을 갖는다.
• 만약 1개의 원소가 float이고 나머지 원소가 int인 경우, 모든 원소는 float로 변환된다.

 

Numpy Array 타입, 데이터 출력

# type, data 출력
print(type(array1), '\n', array1, '\n')
print(type(array2), '\n', array2)

<class 'numpy.ndarray'> 
 [1 2 3 4 5 6] 

<class 'numpy.ndarray'> 
 [[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

 

Numpy Array 차원 및 크기 출력

# array2의 차원
print("array2의 ndim : ", array2.ndim)

# array2의 행, 열의 크기
print("array2의 shape : ", array2.shape)

# array2의 크기(행 x 열)
print("array2의 size : ", array2.size)

# array2 내부 원소의 타입(Numpy Array의 모든 원소는 동일한 타입이어야 함)
print("array2의 dtype : ", array2.dtype)

# array2 내부 원소의 사이즈
print("array2의 itemsize : ", array2.itemsize)

# array2가 할당된 메모리의 크기
print("array2의 nbytes : ", array2.nbytes)

array2의 ndim :  2
array2의 shape :  (3, 3)
array2의 size :  9
array2의 dtype :  int32
array2의 itemsize :  4
array2의 nbytes :  36

 

Numpy Array의 Shape 변경

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3, 4, 5], [6, 7, 8, 9, 10]])
print(arr)
print(arr.shape)
print('--------------------')

# reshape
arr2 = arr.reshape(5, 2)
print(arr2)
print(arr2.shape)

[[ 1  2  3  4  5]
 [ 6  7  8  9 10]]
(2, 5)
--------------------
[[ 1  2]
 [ 3  4]
 [ 5  6]
 [ 7  8]
 [ 9 10]]
(5, 2)

• reshape() 메서드를 이용하여 numpy array의 shape을 바꿀 수 있다.

 

Numpy 초기화 함수 이용하기

np.arange()

# np.arange() - 특정 범위를 지정하여 array 생성
# np.arange(start, stop, step)
print(np.arange(10))
print(np.arange(5, 10))
print(np.arange(0, 10, 2))

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[5 6 7 8 9]
[0 2 4 6 8]

 

np.zeros()

# np.zeros() - 원소가 0인 array를 생성
print(np.zeros(10))
print(np.zeros((10, ), dtype=int))
print(np.zeros((2, 2)))

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

 

np.ones()

# np.ones() - 원소가 1인 array를 생성
print(np.ones(10))
print(np.ones((10, ), dtype=int))
print(np.ones((2, 2)))

[1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
[1 1 1 1 1 1 1 1 1 1]
[[1. 1.]
 [1. 1.]]

 

np.full()

# np.full() - 모든 원소가 지정한 값을 갖는 array 생성
print(np.full((2, 2), np.inf))

[[inf inf]
 [inf inf]]

 

np.eye()

# np.eye() - 단위행렬 생성
print(np.eye((5)))

[[1. 0. 0. 0. 0.]
 [0. 1. 0. 0. 0.]
 [0. 0. 1. 0. 0.]
 [0. 0. 0. 1. 0.]
 [0. 0. 0. 0. 1.]]

 

np.linspace()

# np.linspace() - 구간 array 생성
print(np.linspace(0, 1, 5))	# 0~1 사이를 5 구간으로 나눔

[0.   0.25 0.5  0.75 1.  ]

 

np.empty()

# np.empty() - uninitialized array 생성
print(np.empty([2, 2], dtype=int))

[[       1      256]
 [   65536 16777216]]

 

np.random

np.random.random()

np.random.random((2, 2))

array([[0.63445349, 0.41408872],
       [0.78748439, 0.30736775]])

• 0~1까지의 랜덤한 숫자(float)를 2x2 크기로 생성

 

np.random.randint()

np.random.randint(0, 10, (2, 2))

array([[0, 1],
       [9, 8]])

• 0~10까지의 랜덤한 숫자(int)를 2x2 크기로 생성

 

np.random.normal()

np.random.normal(0, 1, (2, 2))

array([[ 0.03333062, -0.12911341],
       [ 2.34564391, -0.32281359]])

• 평균 0, 표준편차 1의 정규분포를 따르는 랜덤한 숫자를 2x2 크기로 생성

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Numpy 슬라이싱/인덱싱

import numpy as np

temp = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
arr = np.array(temp)	# 넘파이 배열 생성
arr

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])

 

인덱싱

print(arr[2])
print(arr[2][1])

[7 8 9]
8

 

슬라이싱

a = arr[0:2, 0:2]	# array의 0, 1번째 행의 0, 1번째 원소만 추출
b = arr[1:2, 1:]	# array의 1번째 행의 1, 2번째 원소만 추출
print(a, '\n')
print(b)

[[1 2]
 [4 5]] 

[[5 6]]

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Numpy Array Operation

• Numpy Array는 Vector처럼 사용할 수 있어 연산이 용이하다.
• 배열간 연산 가능
• +, -, *, / 등의 연산자 사용 가능

# 배열 생성
import numpy as np

v1 = np.array((1, 2, 3))
v2 = np.array((4, 5, 6))

 

덧셈

# vector addition
# (1, 2, 3) + (4, 5, 6)
print(v1 + v2)

[5 7 9]

 

뺄셈

# vector substraction
# (1, 2, 3) - (4, 5, 6)
print(v1 - v2)

[-3 -3 -3]

 

곱셈

• * 연산자에 의한 곱셈은 elemetwise multiplication으로, 각 원소마다 곱셈이 이루어진다.

# elementwise multiplication
# (1, 2, 3) * (4, 5, 6)
print(v1 * v2)

[4 10 18]

• multiply 함수를 이용하여도 동일하다.

# elementwise multiplication
# (1, 2, 3) * (4, 5, 6)
print(np.multiply(v1, v2))

[4 10 18]

 

나눗셈

• / 연산자에 의한 나눗셈은 elementwise division으로, 각 원소마다 나눗셈이 이루어진다.

# elementwise division
# (1, 2, 3) * (4, 5, 6)
print(v1 / v2)

[0.25 0.4 0.5]

• divide 함수를 이용하면 동일한 결과를 얻을 수 있다.

# elementwise division
# (1, 2, 3) * (4, 5, 6)
print(np.divide(v1, v2))

[0.25 0.4 0.5]

 

행렬 곱

• dot() 함수는 행렬 곱 연산을 진행한다.

import numpy as np
arr1 = [[1,2],[3,4]]
arr2 = [[5,6],[7,8]]
a = np.array(arr1)
b = np.array(arr2)

c= np.dot(a, b)
print(c)

[[19 22]
 [43 50]]

 

원소의 합, 원소의 곱

원소의 합

• sum() 함수는 array 원소의 합을 구한다.
• axis를 지정하여 행, 열 별로 합을 구할 수 있다. (0 = 행 기준, 1 = 열 기준)

import numpy as np

a = np.array([[-1, 2, 3], [3, 4, 8]])
sum1 = np.sum(a)
sum2 = np.sum(a, axis=0)
sum3 = np.sum(a, axis=1)
print(sum1)
print(sum2)
print(sum3)

19
[2 6 11]
[4 15]

 

원소의 곱

• prod() 함수는 array 원소의 곱을 구한다.

import numpy as np

a = np.array([[1, 2, 3], [3, 4, 8]])
prod1 = np.prod(a)
prod2 = np.prod(a, axis=0)
prod3 = np.prod(b, axis=1)
print(prod1)
print(prod2)
print(prod3)

576
[3 8 24]
[6 96]

 

기타 연산

평균

• mean() 함수는 원소의 평균을 구한다.

import numpy as np

a = np.array([[-1, 2, 3], [3, 4, 8]])
mean1 = np.mean(a)
mean2 = np.mean(a, axis=0)
mean3 = np.mean(a, axis=1)
print(mean1)
print(mean2)
print(mean3)

3.1666666666666665
[1. 3. 5.5]
[1.33333333 5.]

 

표준편차

• std() 함수는 원소의 표준편차를 구한다.

import numpy as np

a = np.array([[-1, 2, 3], [3, 4, 8]])
std1 = np.std(a)
std2 = np.std(a, axis=0)
std3 = np.std(a, axis=1)
print(std1)
print(std2)
print(std3)

2.6718699236469
[2. 1. 2.5]
[1.69967317 2.1602469]

 

이외 각종 mathematical & statistics functions은 다음 사이트를 참고한다.

Mathematical functions — NumPy v1.24 Manual

 

Statistics — NumPy v1.24 Manual

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Broadcast 연산

• numpy는 서로 다른 array의 연산을 자동으로 broadcast한다.

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([7, 8, 9])

Broadcast Sum

print(arr1 + arr2)

[[ 8 10 12]
 [11 13 15]]

• arr2가 arr1의 각 행으로 broadcast되어 sum이 진행되었다.

 

Broadcast Multiplication

print(arr1 * arr2)

[[ 7 16 27]
 [28 40 54]]

• arr2가 arr1의 각 행으로 broadcast되어 곱셈이 진행되었다.

 

Universal Functions

• numpy array는 하나의 연산으로 모든 원소에 동일한 연산을 진행할 수 있다.

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(1 / arr1)
print(arr1 + 3)
print(arr1 * 3)

[[1. 0.5 0.33333333]
 [0.25 0.2 0.16666667]]
[[4 5 6]
 [7 8 9]]
[[ 3  6  9]
 [12 15 18]]

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Masking

• True, False로 이루어진 array인 mask를 이용하여 원소 Filtering을 진행할 수 있다.

Mask 생성

import numpy as np

temp = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
mask = temp > 2
print(mask)

array([False, False,  True,  True,  True])

 

Filtering

data = np.random.randn(5, 5)
data

array([[-0.30519518,  0.53620961,  0.67420706, -0.03222147,  1.12299029],
       [ 0.03689635, -0.00732184, -2.55542493, -0.77779374, -1.16346865],
       [ 0.05040991,  0.87481013, -0.93257939, -0.0858221 ,  1.48780203],
       [-1.06143272, -1.26016532,  1.36892939, -2.10277946,  0.48490154],
       [ 1.49290301, -0.25918333,  0.40908589, -0.03238321, -0.0917838 ]])

 

 

열 기준 filtering

data[:,mask]

array([[ 0.67420706, -0.03222147,  1.12299029],
       [-2.55542493, -0.77779374, -1.16346865],
       [-0.93257939, -0.0858221 ,  1.48780203],
       [ 1.36892939, -2.10277946,  0.48490154],
       [ 0.40908589, -0.03238321, -0.0917838 ]])

 

 

행 기준 filtering

data[mask, :]

array([[ 0.05040991,  0.87481013, -0.93257939, -0.0858221 ,  1.48780203],
       [-1.06143272, -1.26016532,  1.36892939, -2.10277946,  0.48490154],
       [ 1.49290301, -0.25918333,  0.40908589, -0.03238321, -0.0917838 ]])

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Concatenation

• 서로 다른 array를 합치는 방법

기본 concatenate

1차원 배열

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2, 3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6, 7, 8]])
np.concatenate([arr1, arr2])	# np.concatenate([데이터1, 데이터2, ...])

array([[1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8]])

• concatenate는 axis=0가 default로 설정되어 있다.

 

axis=1인 경우

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2, 3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6, 7, 8]])
np.concatenate([arr1, arr2], axis=1)	# np.concatenate([데이터1, 데이터2, ...])

array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]])

• 옆방향으로 이어붙이기가 된다.

 

2차원 배열

import numpy as np

arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
np.concatenate([arr1, arr2])	# np.concatenate([데이터1, 데이터2, ...])

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6],
       [7, 8]])

 

vertically concatenate

concatenate() - axis=0

np.concatenate([arr1, arr2], axis=0)

array([[1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8]])

 

vstack()

np.vstack([arr1, arr2])

array([[1, 2, 3, 4],
       [5, 6, 7, 8]])

• vstack은 axis=0로 연결하는 것과 동일한 기능을 수행한다.

 

horizontally concatenate

concatenate() - axis=1

np.concatenate([arr1, arr2], axis=1)

array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]])

 

hstack()

np.hstack([arr1, arr2])

array([[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]])

• hstack은 axis=1로 연결하는 것과 동일한 기능을 수행한다.

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Split

• 한 개의 Array를 여러 개의 Array로 분할하는 방법

np.split(어레이, [행 혹은 열 인덱스], axis=0)
# 행 혹은 열 인덱스는 분리하고자 하는 해당 인덱스의 번호를 적는다.

 

행 단위로 자르기 (axis=0)

import numpy as np

arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
np.split(arr, [1], axis=0)

[array([[1, 2, 3]]),
 array([[4, 5, 6],
        [7, 8, 9]])]

• 1번 행 인덱스을 기준으로 numpy array가 2개로 분할되었다.

 

열 단위로 자르기 (axis=1)

import numpy as np

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

[array([[1],
        [4],
        [7]]),
 array([[2, 3],
        [5, 6],
        [8, 9]])]

• 1번 열 인덱스를 기준으로 numpy array가 2개로 분할되었다.