[딥러닝/머신러닝] 넘파이 NumPy, 맷플롯립 Matplotilb

NumPy [ 넘파이 ]

데이터를 간단한 코드로 처리할 수 있는 확장 모듈 - 벡터 & 행렬 계산

Matplotlib [ 맷플롯립 ]

그래프, 이미지, 애니매이션 생성 가능

 

Numpy 배열 생성

 

shape 함수

위의 3차원 배열은 구별하기 쉽게 일부로 앤터를 입력 했다.
arr.shape 는 순서대로, 가장 바깥의 배열의 묶여있는 각각의 원소 수[ [?], [?] ],
다음 안쪽 배열의 묶여있는 각각의 원소 수 [ [ [?], [?] ] , [ [?], [?] ] ], 
마지막으로 가장 안쪽에 있는 각각의 원소 수 [ [ [?, ?, ?], [?, ?, ?] ], [ [?, ?, ?], [?, ?, ?] ] ]
이렇게 갯수를 이해하면 된다.

len 함수

shape 함수에서 가장 바깥의 각각 묶인 원소의 수이다.

 

배열 생성 함수

 

zeros 함수

np.zeros(?) 형태로 사용, ? 는 배열 내의 원소 개수를 뜻함.

ones 함수

np.ones(?) 형태로 사용, ? 는 배열 내의 원소 개수를 뜻함.

linspace 함수

np.linspace(?, ?, ?) 형태로 사용, 시작 숫자, 종료 숫자, 시작 숫자부터 종료 숫자까지 같은 간격으로 ? 개수를 생성.

 

배열 형태 변환 함수

reshape 함수

reshape 함수는 배열을 원하는 형태로 재배치할 수 있다.

매개변수를 두개 넣는다면 arr.reshape(2, 4), 2차원 배열, 원소가 4개씩 들어간 형태로 만들 수 있다.

매개변수를 세개 넣는다면 arr.reshape(2, 2, 2), 3차원 배열, 원소 그룹이 각각 2개씩 들어간 형태로 만들 수 있다.

매개변수 자리에 -1 를 넣으면 1차원 배열로 만들게 된다. 또한 arr.reshape(2, -1) 로 넣게 되면 원래의 배열에서 총 원소 수를 2로 나누어 자동으로 배열의 형태를 만들어 준다.

 

배열 연산

배열의 모든 원소에 상수를 연산할 수 있다. 

또한, 배열의 형태가 같다면 연산이 가능하다.

브로드캐스트

crr 의 경우 1차원 배열인데 arr 과 더하기가 가능한데, 한 반향으로 확장되어 배열의 형태가 일치하면 형태가 다른 배열 간에도 브로드캐스트를 이용하여 연산이 가능해진다.

슬라이싱

배열의 일부분 값을 추출하거나 변경할 수 있다. 배열의 형태에 따라 다르게 추출도 가능하다.

 

그래프 그리기

 

3.14 (pi) 의 값을 연속적으로 가지고있는 x 배열을 생성한다.

y축을 각각 sin, cos로 설정한 후에 그래프를 생성. 축의 이름을 넣어 주고 마지막 plot 함수를 사용하여 sin과 cos의 선의 종류를 다르게 설정한다. 

legend 함수는 범례 ( 그래프 왼쪽 아래 작은 사각형 ) 을 표시하는 것이다. 마지막으로 show 함수를 사용해야 설정한 그래프가 출력 된다.

 

이미지 생성

 

imshow 함수는 배열을 이미지로 출력할 수 있다. colorbar 함수는 컬러 막대를 표시할 수 있는 함수이다.