Python Numpy 강좌 : 제 1강 - 배열 생성 (1)

Numpy

Numpy는 벡터 행렬 계산을 효율적으로 처리하기 위한 모듈입니다.

Numeric 모듈과 Numarray 모듈을 통합하여 만들어졌으며, 높은 수준의 다차원 배열 계산을 고속 및 효율적으로 처리할 수 있습니다.

numpy 모듈은 pip를 통하여 설치할 수 있습니다.

• numpy 설치하기 : 28강 바로가기

Numpy 사용

import numpy

상단에 import numpy를 사용하여 numpy를 포함시킵니다.

numpy 함수의 사용방법은 numpy.*를 이용하여 사용이 가능합니다.

import numpy as np

as 구문이 추가될 경우, numpy.*에서 np.*으로 축약해서 사용할 수 있습니다.

numpy 배열 생성

import numpy as np

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = np.array(a)
c = np.array([1, 3, 5])

print(a)
print(b)
print(c)

결과

[1, 2, 3, 4, 5]
[1 2 3 4 5]
[1 3 5]

numpy.array(배열)을 사용하여 numpy 배열을 생성할 수 있습니다.

print()로 출력하면 numpy 배열은 list와 달리 원소 사이에 쉼표(,)가 표시되지 않습니다. 쉼표가 없는 것은 출력 형식의 차이일 뿐이며, 대화형 셸에서 변수만 입력하면 array([1, 2, 3, 4, 5])처럼 쉼표가 포함된 형태로 표시됩니다.

또한, list 형식으로 생성된 배열을 numpy 형식으로 변경할 수 있습니다. 반대로 numpy 배열.tolist()를 사용하면 list로 되돌릴 수 있습니다.

numpy 배열 복제

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = a
c = a.copy()

b[0] = 99

print(a)
print(b)
print(c)

결과

[99 2 3 4 5]
[99 2 3 4 5]
[1 2 3 4 5]

b = a는 배열을 복사하는 것이 아니라, 같은 배열에 이름을 하나 더 붙이는 대입입니다. a와 b는 메모리 상의 같은 배열을 가리키므로, b의 값을 변경하면 원본 a의 값도 함께 변경됩니다. 이 동작은 list의 대입과 동일하며, b is a의 결과도 True가 됩니다.

numpy 배열.copy()를 통하여 복제할 경우, 원본과 별개의 배열이 생성됩니다. 원본을 보존해야 한다면 반드시 copy()를 사용합니다.

• Tip : tuple은 원소를 변경할 수 없는 불변(immutable) 자료형이므로, 대입 후 값을 바꾸는 상황 자체가 발생하지 않습니다.

• Tip : 배열을 슬라이싱한 결과는 새 배열이 아닌 원본의 뷰(view)이므로, 슬라이싱한 배열의 값을 변경해도 원본이 변경됩니다. 자세한 내용은 슬라이싱 강좌에서 다룹니다.

numpy 배열 호출

import numpy as np

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = np.array(a)
c = np.array([1, 3, 5])

print(b[2])
print(c[-1])
print(c[0:2])

결과

3
5
[1 3]

list와 동일하게 배열 내의 원소를 대괄호([])를 이용하여 호출할 수 있습니다.

numpy 배열 계산

import numpy as np

a = [1, 2, 3, 4, 5]
b = np.array(a)
c = np.array([1, 3, 5])

print(a*2)
print(b*2)
print(c+3)

결과

[1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5]
[ 2 4 6 8 10]
[4 6 8]

numpy는 list와 다르게 수학 기호를 사용한다면 각각의 원소로 계산하여 반환합니다.

list의 경우 *기호 사용시 해당 배열을 이어붙이지만, numpy의 경우 연산을 실행합니다.

• Tip : numpy를 사용할 경우, list comprehension을 사용하지 않아도 원소의 값을 연산할 수 있습니다. 반복문 없이 배열 전체에 연산을 적용하는 방식을 벡터화(vectorization) 연산이라 하며, 내부적으로 C 언어로 처리되어 list를 반복문으로 계산하는 것보다 훨씬 빠릅니다.

numpy 배열의 자료형

import numpy as np

a = np.array([1, 2.5, 3])
b = np.array([1, 2.5, "3"])
c = np.array([True, 2, 3])

print(a)
print(b)
print(c)

결과

[1. 2.5 3. ]
[‘1’ ‘2.5’ ‘3’]
[1 2 3]

list는 서로 다른 자료형의 원소를 함께 담을 수 있지만, numpy 배열은 모든 원소가 하나의 자료형을 가집니다.

서로 다른 자료형이 섞여 있다면, 모든 원소를 표현할 수 있는 자료형으로 자동 변환됩니다.

정수와 실수가 섞이면 실수로, 문자열이 섞이면 문자열로, 논리값과 정수가 섞이면 정수로 변환됩니다.

• Tip : 문자열로 변환된 배열은 b*2와 같은 수치 연산을 수행할 수 없으므로, 배열을 생성할 때 원소의 자료형을 통일하는 것이 좋습니다.