[python] Numpy 기초 공부(zeros, ones, full)

zeros()

NumPy에서 zeros() 함수는 모든 요소가 0인 배열을 생성하는 함수이다.

함수의 구문은 다음과 같다.

numpy.zeros(shape, dtype=float, order='C')

 

• shape: 생성할 배열의 모양(shape)을 지정한다. 정수(int) 또는 정수들로 이루어진 튜플(tuple)로 지정한다.
  - 예를 들어, (3, 4)는 3행 4열의 2차원 배열을 의미한다.
• dtype: 생성할 배열의 자료형(data type)을 지정한다. (기본값: float)
• order: 생성할 배열의 메모리 저장 순서(order)를 지정한다. (기본값: 'C', 'C' or 'F' 로 지정한다.)
  
  • 'C': C-style 메모리 저장 순서. 배열의 마지막 차원을 가장 먼저 변경
  • 'F': Fortran-style 메모리 저장 순서. 배열의 첫 번째 차원을 가장 먼저 변경
    ( 일반적으론 'C'를 사용한다.)

다음은 zeros() 함수를 사용하여 배열을 생성하는 간단한 예시이다.

import numpy as np

a = np.zeros((2, 3))  # 2행 3열의 모든 요소가 0인 2차원 배열 생성
print(a)

위 코드를 실행하면, 다음과 같은 결과가 출력된다.

[[0. 0. 0.]
 [0. 0. 0.]]

위 출력 결과에서 알 수 있듯이, zeros() 함수는 모든 요소가 0인 배열을 생성한다.

함수의 인자로 배열의 모양(shape)을 지정하면, 해당 모양의 배열이 생성된다. 따라서 zeros() 함수는 배열의 초기화 등에 유용하게 사용할 수 있다.

 

ones()

NumPy의 ones 함수는 지정된 모양(shape)과 데이터 타입(dtype)을 갖는 모든 요소가 1인 배열을 생성한다.

ones 함수는 다음과 같은 형태로 사용된다.

 

numpy.ones(shape, dtype=None, order='C')

위의 zeros 와 같은 형태로 사용되고, 0에서 1로만 바꾼다고 생각할 수 있다.

 

따라서 인자는 zeros와 똑같다고 생각할 수 있다.

• shape: 생성할 배열의 모양(shape)을 지정한다. 정수(int) 또는 정수들로 이루어진 튜플(tuple)로 지정한다. 
  - 예를 들어, (3, 4)는 3행 4열의 2차원 배열을 의미한다.
• dtype: 생성할 배열의 자료형(data type)을 지정한다. (기본값: float)
• order: 생성할 배열의 메모리 저장 순서(order)를 지정한다. (기본값: 'C', 'C' or 'F' 로 지정한다.)

다음은 ones 함수를 사용한 예시 코드이다.

import numpy as np

# 2행 3열의 배열 생성
arr = np.ones((2, 3))
print(arr)

# 3차원 배열 생성
arr = np.ones((2, 3, 4), dtype=np.int8)
print(arr)

 

위 코드를 실행하면, 다음과 같은 결과가 출력된다.

 

[[1. 1. 1.]
 [1. 1. 1.]]
 
[[[1 1 1 1]
  [1 1 1 1]
  [1 1 1 1]]
 [[1 1 1 1]
  [1 1 1 1]
  [1 1 1 1]]]

위 출력 결과에서 알 수 있듯이, ones() 함수는 모든 요소가 1인 배열을 생성한다.

함수의 인자로 배열의 모양(shape)을 지정하면, 해당 모양의 배열이 생성된다. 따라서 ones() 함수 zeros()함수와 함께 배열의 초기화 등에 유용하게 사용할 수 있다.

 

full()

NumPy의 full 함수는 지정된 모양(shape)과 지정된 값을 갖는 배열을 생성한다.

full 함수는 다음과 같은 형태로 사용된다.

numpy.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C')

full 함수도 앞서 나온 zeros 함수, ones 함수와 같은 인자를 사용하고 있는데 이중 다른 점은 두 함수와 달리 fill_value라는 인자로 어떤 0과 1이 아닌 다른 값으로 설정할 수 있다.

• shape: 생성할 배열의 모양(shape)을 지정한다. 정수(int) 또는 정수들로 이루어진 튜플(tuple)로 지정한다. 
  - 예를 들어, (3, 4)는 3행 4열의 2차원 배열을 의미한다.
• fill_value: 생성할 배열의 값을 지정한다.
• dtype: 생성할 배열의 자료형(data type)을 지정한다. (기본값: None)
• order: 생성할 배열의 메모리 저장 순서(order)를 지정한다. (기본값: 'C', 'C' or 'F' 로 지정한다.)
  
  • 'C': C-style 메모리 저장 순서. 배열의 마지막 차원을 가장 먼저 변경
  • 'F': Fortran-style 메모리 저장 순서. 배열의 첫 번째 차원을 가장 먼저 변경
    ( 일반적으론 'C'를 사용한다.)

다음은 full 함수를 사용한 예시 코드이다.

 

import numpy as np

# 2행 3열의 배열 생성, 값은 모두 3으로 설정
arr = np.full((2, 3), 3)
print(arr)

# 3차원 배열 생성, 값은 모두 1.5로 설정
arr = np.full((2, 3, 4), 1.5, dtype=np.float32)
print(arr)

 

위 코드를 실행하면, 다음과 같은 결과가 출력된다.

 

[[3 3 3]
 [3 3 3]]
 
[[[1.5 1.5 1.5 1.5]
  [1.5 1.5 1.5 1.5]
  [1.5 1.5 1.5 1.5]]
 [[1.5 1.5 1.5 1.5]
  [1.5 1.5 1.5 1.5]
  [1.5 1.5 1.5 1.5]]]

위 코드와 같이 full 함수를 사용하면 지정된 값을 갖는 배열을 생성할 수 있다. 이 배열은 다른 NumPy 함수와 함께 사용되어 선형 대수, 수치해석, 데이터 분석 등에 활용된다.

 

위의 세가지 함수들은 다양한 형태의 배열을 생성하고 초기화하는 데 유용하다.

이러한 배열은 다른 NumPy 함수와 함께 사용하여 수학, 공학, 물리학 등 다양한 분야의 문제를 해결할 수 있다.

예를 들어, 벡터, 행렬, 연산을 수행하거나, 그래프 그리기, 신호 처리, 이미지 처리, 기계 학습 등에 활용된다.