넘파이(numpy) 배열의 생성과 유의할 점들

 넘파이에는 ndarray 라는 객체가 있는데 레퍼런스에는 그냥 배열(array)로 지칭한다. 아마 파이썬의 기본 객체인 리스트, 튜플, 딕셔너리 와 이름이 겹치지 않으므로 혼동의 여지가 없어서 그런 것 같다. 앞으로도 그냥 배열이라고 하면 numpy.ndarray 객체를 지칭하는 것으로 하겠다.

>>> import numpy as np

이 객체를 생성하는 대표적인 함수가 array() 함수인데 첫 번째 입력인수가 array-like 객체이다. array-like 객체는 다음과 같은 것들이 있다.

 

• 리스트 (list)
• 튜플 (tuple)
• 배열 (ndarray) - 배열 자체도 array()함수의 첫 번째 인자로 올 수 있다.
• 행렬 (matrix)

예를 들면 다음과 같다.

>>> np.array([1, 2, 3])      array([1, 2, 3]) >>> np.array([1, 2, 3.0]) # upcasting     array([ 1.,  2.,  3.]) >>> np.array([[1, 2], [3, 4]]) #More than one dimension:     array([[1, 2],           [3, 4]]) >>> np.array([1, 2, 3], ndmin=2) # Minimum dimensions 2     array([[1, 2, 3]]) >>> np.array([1, 2, 3], dtype=complex) # Type provided:     array([ 1.+0.j,  2.+0.j,  3.+0.j]) >>> np.array(np.mat('1 2; 3 4')) # Creating an array from sub-classes:     array([[1, 2],            [3, 4]]) >>> np.array(np.mat('1 2; 3 4'), subok=True)     matrix([[1, 2],             [3, 4]])

 넘파이로 코딩하면서 직접 확인한 몇 가지 사실들을 아래에 기록해 보았다. (혹시 오류가 있다면 댓글을 남져주시길 부탁드립니다.)

스칼라 상수(변수)로 생성된 배열은 0차 배열 이다.

스칼라로 배열을 생성할 경우 배열 객체의 차수는 0차이다. 즉, 스칼라는 0차 배열이다. shape은 empty tuple을 가지고 size는 1이다.

>>> x= 10 >>> a = np.array(x) >>> a.ndim, a.shape, a.size      (0, (), 1)

0차 배열이라는 용어가 생소하겠지만 배열에 스칼라도 포함된다는 것이 더 논리적인 것 같다. 만약 단일 수에서 1차 배열을 생성하려면 다음과 같이 리스트(혹은 튜플)로 만들어서 넘겨야 한다.

>>> a = np.array( [x] ) # 혹은 a = np.array( (x,) ) >>> a.ndim, a.shape, a.size      (1, (1,), 1)

이것은 요소가 한 개인 1차 배열이 된다. 즉 np.array(10) 과 np.array([10])은 엄연히 구별된다. 전자는 0차 배열, 후자는 1차 배열이다.

2차 배열에서 크기가 다른 행은 리스트다.

이것은 예를 들어서 다음과 같은 배열 a와 b를 고려해 보자.

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

두 변수는 모두 배열이다. 하지만 배열 a의 각 요소 a[0] 과 a[1] 은 type 이 배열인 반면 b[0], b[1] 은 리스트이다. 즉, 변수 a 는 array of array 이고 변수 b는 array of list 이다. 따라서 a[0] 은 배열의 모든 속성을 사용할 수 있지만 b[0]는 리스트이기 때문에 그럴 수 없다.

 만약 크기가 다른 행들도 모두 배열로 만들고 싶다면 다음과 같이 하면 된다.

>>> a = np.array( [ np.array([1,2]) , np.array([1,2,3]) ] )

이것은 array of array 가 된다.

리스트와 배열의 연산 결과는 배열이다.

 리스트끼리의 산술 연산은 정의되어 있지 않으나 리스트와 배열 상호간 연산은 요소간 연산이 적용된다. 그리고 그 결과도 배열이다.

>>> [1,2,3]/2 # 에러가 발생한다. >>> [1,2,3]/np.asarray([2])     array([ 0.5,  1. ,  1.5])

위의 두 번째 명령의 결과를 보면 연산 결과도 배열임을 알 수 있다.

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c{ns},n{ns005}