numpy 에서의 기본 문법

 

2차원 배열과 reshape()

2차원 배열은 1차원 배열 제작 → reshape()를 통한 변경 으로 쉽게 만들 수 있다. 또는 np.array([[...],[...]]) 형태로 직접 만들 수도 있다.

import numpy as np

array1=np.arange(10)
array2=array1.reshape(2,5)
#또는 
array3=array1.reshape(-1,5) #여기서 -1은 자동계산으로 하나만 정해져 있다면 배열 을 2차원에 맞게 자동 졷정

print(array2,array3)

 

sort() 와 argsort()

기본 문법에서 sort와 sorted처럼 sort()는 배열을 오름차순 기본으로 반환값 None을 가지고 있다.(새 함수를 만들어 저장해야한다)

내림차순을 하고 싶다면 함수명.sort()[::-1] or argsort()[::-1] 로 작성한다

import numpy as np
array1=np.arange(start=1,stop=10)
array2=array1[::-1]
print(array2.argsort()[::-1])

 

2차원 정렬

2차원은 row(수직) 방향과 collum(수평) 방향으로 정렬할 수 있다.

axis=0 (수직) ,axis=1(수평) 정렬한다

axis 시각화

축의미방향

axis=0	열 정렬	세로 (⬇)
axis=1	행 정렬	가로 (➡)

 

python

복사편집

import numpy as np

array1=np.arange(10)
array2=array1.reshape(2,5)
#또는 
array3=array1.reshape(-1,5) #여기서 -1은 자동계산으로 하나만 정해져 있다면 배열 을 2차원에 맞게 자동 졷정
array2.sort(axis=0)
array3.sort(axis=1)
print(array2,array3)  
# [[0 1 2 3 4]
#  [5 6 7 8 9]] 
# [[0 1 2 3 4]
#  [5 6 7 8 9]]

 

zeros()

print(np.zeros((2,3),dtype='int32'))