파이썬 numpy :: 배열(array) 소개, 정의 / N차원 배열, ndim

NumPy 배열은 동일한 유형의 요소를 포함하는 그리드로, 다차원 데이터를 효과적으로 저장하고 처리하는 데 사용됩니다.

NumPy 배열은 메모리에 연속적으로 저장되며, 빠른 연산과 벡터화된 연산을 지원하여

데이터 과학 및 수치 계산에 매우 유용합니다.

1차원 배열

import numpy as np

arr_id = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr_id)

1차원 배열은 요소가 한 줄로 나열된 형태입니다. 위의 예시에서 arr_1d는 1부터 5까지의 정수로 구성된 1차원 배열입니다.

2차원 배열

import numpy as np

arr_2d = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(arr_2d)

# 출력:
# [[1 2 3]
#  [4 5 6]]

2차원 배열은 행(row)과 열(column)의 2차원 그리드로 구성됩니다.

위의 예시에서 arr_2d는 1부터 6까지의 정수로 구성된 2차원 배열입니다.

3차원 배열

import numpy as np

arr_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]],[[5, 6],[7, 8]]])
print(arr_3d)

# 출력:
# [[[1 2]
#   [3 4]]
#
#  [[5 6]
#   [7 8]]]

3차원 배열은 면(plane), 행(row), 열(column)의 3차원 그리드로 구성됩니다.

위의 예시에서 arr_3d는 1부터 8까지의 정수로 구성된 3차원 배열입니다.

NumPy 배열은 다차원 데이터를 표현하고 다양한 수치 계산 작업을 수행하는 데 유용합니다. 

NumPy는 배열의 차원, 크기, 데이터 타입 등 다양한 속성과 함수를 제공하여 배열을 조작하고 분석하는 데 도움을 줍니다.

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배열을 사용하다보면 몇 차원 배열인지 구분이 가지 않을 때가 있습니다.

쉽게 차원을 알아내는 꿀팁은 ] 괄호의 수를 세면 됩니다.

arr_3d = np.array([[[1, 2], [3, 4]], [[5, 6], [7, 8]]])

arr_3d의 경우 [ 7 , 8 ] ] ] )  

"]" 괄호의 개수가 3개이므로 3차원으로 보면 됩니다.

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속성을 사용해 배열의 차원을 알아내는 방법은 ndim 속성을 사용하는 것입니다.

ndim은 배열의 차원 수를 반환하는데 사용되며, 이를 통해 배열이 몇 차원인지 확인할 수 있습니다.

print(arr_1d.ndim)  # 출력: 1
print(arr_2d.ndim)  # 출력: 2
print(arr_3d.ndim)  # 출력: 3

ndim을 호출하여 각 배열의 차원 수를 출력합니다.

결과적으로, arr_1d는 1차원 배열, arr_2d는 2차원 배열, arr_3d는 3차원 배열임을 알 수 있습니다.