Python Numpy Tutorial

Published by onesixx on

http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/
http://scipy.github.io/old-wiki/pages/NumPy_for_Matlab_Users
https://github.com/kuleshov/cs228-material/blob/master/tutorials/python/cs228-python-tutorial.ipynb

 

• NumPy 배열과 표준 Python 시퀀스 간의 차이점

List와 Array의 차이점

https://chancoding.tistory.com/10

Python 기본의 List와 Numpy의 Array는 다르다.

  • List는 동적 할당 (크기가 계속 변할수 있음)
  • Array는 정적 할당 (고정된 크기를 갖음) => 크기가 변하면, 기존의 Array는 삭제하고 새로운 Array생성
    대량의 데이터에 대한 고급 수학적 및 기타 유형의 작업을 용이

Python은 기본적으로 array(배열)을 지원하지 않기 때문에, Array를 사용하기 위해 Numpy를 활용한다.

• NumPy의 특징

과학적이고 수학적 Python 기반 패키지들이 NumPy Array 사용

Numpy는 (백터화하여 계산하기 때문에) 루프나, 인덱싱이 없다.

Numpy는 다차원적인 배열 객체, 다양한 파생 객체(마스크 된 배열 및 행렬 등) 및 에 대한 일련의 루틴, 수학적, 논리적, 형상 조작, 정렬, 선택, I/O, 이산 푸리에 대한 신속한 작업 변환, 기본 선형 대수, 기초 통계 연산, 무작위 시뮬레이션 등의 다양한 작업을 지원

Numpy Array to List

numpyarray.tolist()

ndim, shape, dtype, astype

Python
Python

Axis

Python

reshape

Python

Indexing

Python

sort

sort()

np.sort( ) 원본 그대로
ndarray.sort( ) 원본 수정됨

내림차순정렬 np.sort()[::-1]

np.sort( myArray, axis=0) 열방향 정렬

argsort()

정렬의 결과가 해당 index값

Categories: Python Basic

onesixx

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