Printing Arrays

2022. 2. 19. 00:54·[Library] - Numpy/Quick Start

이번 포스트에서는 넘파이 배열을 출력하고 읽는 방법에 대해 다뤄보려고 한다.

 

넘파이 배열의 차원이 높아질수록 읽기 어려워진다. 그러나 다음과 같은 읽는 방법을 따르면 문제가 없을 것이다.

  • 마지막 축은 왼쪽에서 오른쪽으로 출력된다.
  • 두 번째 ~ 마지막 배열들은 위에서 아래로 출력된다.
  • 1차원 배열은 가로로 출력된다.
  • 2차원 배열은 행렬로 출력된다.
  • 3차원 배열은 행렬의 리스트로 출력된다.

 

# 1d array
a = np.arange(6)
print(a)

>>>
[0 1 2 3 4 5]

# 2d array
b = np.arange(12).reshape(4, 3)
print(b)

>>>
[[ 0  1  2]
 [ 3  4  5]
 [ 6  7  8]
 [ 9 10 11]]

# 3d array
c = np.arange(24).reshape(2, 3, 4)
print(c)

>>>
[[[ 0  1  2  3]
  [ 4  5  6  7]
  [ 8  9 10 11]]

 [[12 13 14 15]
  [16 17 18 19]
  [20 21 22 23]]]

reshape에 대해 간략하게 설명하자면, 넘파이 배열을 reshape에 넣은 숫자 순서대로 차원을 수정하는 역할을 한다.

예를 들어, np.arange(24).reshape(2, 3, 4)와 같은 경우 24개의 값이 포함된 1차원 배열을 (2, 3, 4) 모양으로 바꾼다. 고로, 배열의 원소 갯수가 수정할 차원의 각 원소들을 곱한만큼 (해당 예는 24개 = 2 * 3 * 4) 존재해야 한다.

 

여담으로 마지막 축은 왼쪽에서 오른쪽으로 출력된다고 했다. 3차원 배열에 대해서 설명하자면, shape이 (2, 3, 4)이므로 마지막 축은 4이기 때문에 왼쪽에서 오른쪽으로 4개의 값 ([0, 1, 2, 3])이 존재한다.

 

참고

https://numpy.org/devdocs/user/quickstart.html

 

NumPy quickstart — NumPy v1.23.dev0 Manual

NumPy provides familiar mathematical functions such as sin, cos, and exp. In NumPy, these are called “universal functions” (ufunc). Within NumPy, these functions operate elementwise on an array, producing an array as output. See also all, any, apply_al

numpy.org

 

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