Numpy 배열 생성 방법(arange, zeros, ones, random)

arange() - 파이썬의 range와 같음

np.arange(숫자)

np.arange(최저값, 최고값, 스텝)

 

리스트와 다르게 소수를 step으로 할 수 있음

np.arange(0, 5, 0.5)

np.arange(20).reshape(4,5)

 

zeros() - 모든 요소가 0인 배열

np.zeros(shape=(10,), dtype=np.int8)
np.zeros((3,4))

 

ones() - 모든 요소가 1인 배열

np.ones(shape=(10,), dtype=np.int8)
np.ones((3,4))

 

empty() - 모든 요소가 비어있는 배열 생성

어떤 값으로 초기화 하지 않고 메모리만 잡아주기 때문에 현재 메모리에 있는 값 그대로 사용

np.empty(shape=(10, ), dtype=np.int8)
np.empty((3,4))

 

ones_like() - 해당 배열의 shape와 같은 shape의 배열의 요소를 1로 채운 배열을 생성

np.ones_like(ndarray)

zeros_like, empty_like도 같은 기능으로 쓰임 zeros는 0으로 채움.

 

identity() - 단위 행렬 (대각선이 1인 정방행렬) 생성

np.identity(n=3, dtype=np.int8)
np.identity(3)

 

eye() - 대각선이 1인 행렬 생성

row=3, column=5인 행렬을 생성하며 0번째부터 1인 대각선이 생성

np.eye(N=3, M=5, dtype=np.int8)

np.eye(3, 5, k=2) k는 스타팅 포인트

np.eye(3) - np.identity(3)과 동일

 

균등분포 

np.random.uniform(최저값, 최고값, 데이터갯수)

 

정규분포

np.random.normal(최저값, 최고값, 데이터갯수)