import numpy as np

numpy.array의 핵심 속성

• array()
• dtype
• size
• shape
• ndim
• .T

핵심 속성 예제 #1

arr = np.array([11,22,33,44,55]) # arr이라는 array 생성
arr

[OUT] :

array([11, 22, 33, 44, 55])

arr.dtype

[OUT] :

dtype('int64')

arr.size

[OUT] :

5

arr.shape

[OUT] :

(5,)

arr.ndim

[OUT] :

1

arr.T # arr == arr.T

[OUT] :

array([11, 22, 33, 44, 55])

핵심속성 예제 #2

arr1 = np.array([[11,22],[33,44],[55,66]]) # arr1이라는 array 생성
arr1

[OUT] :

array([[11, 22],
       [33, 44],
       [55, 66]])

arr1.dtype

[OUT] :

dtype('int64')

arr1.size

[OUT] :

6

arr1.shape

[OUT] :

(3, 2)

arr1.ndim

[OUT] :

2

arr1.T # arr1 != arr1.T

[OUT] :

array([[11, 33, 55],
       [22, 44, 66]])

arr1.T.shape

[OUT] :

(2, 3)

형 변환 함수

• astype()
• reshape()

형변환 예제

arr = np.array([11,22,33,44,55])
arr.dtype

[OUT] :

dtype('int64')

arr = arr.astype(np.float32) # arr를 float32로 변환하기
arr.dtype

[OUT] :

dtype('float32')

arr2 = np.array([1,2,3,4,5,6])
arr2

[OUT] :

array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

arr2.reshape(3,2)

[OUT] :

array([[1, 2],
       [3, 4],
       [5, 6]])

arr2 = arr2.reshape(-1,3) # -1 : 알아서 결정
arr2

[OUT] :

array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])

REVIEW
- 생각보다 형 변환할 일이 많으므로 astype() 잘 알아놓기