[Python] Numpy module - creation

import numpy as np

 

np.array( [1, 4, 5, 8], float )

 - data type은 numpy.ndarray

 - python standard library에 있는 list와 유사하게 생겼지만, data type은 numpy.ndarray임

 - np.array( [1, [4, 5] )와 같이 입력하면 error 발생함.

 - parameter는 only list type으로 넣어야 됨.

 - dtype = 'i' : int32 / 'i8' : int64 / 'f' : float32 / 'f8' : float64/ 'U' : <Ux / 'U4' : <U4 (slice로도 이용)

         - bold는 default임

np.zeros( array size - tuple )

np.ones( array size - tuple )

 - default dtype 은 float임. array size만큼 0 또는 1을 채움 

 - np.zeros(5, dtype = 'U4') 를 하면, 빈 string의 ndarray를 만들 수 있음. (max string 4글자로 제한)

np.ones_like(b, dtype = 'f')

np.zeros_like(b, dtype = 'f')

 - dtype 지정안하면 original data의 dtype을 따름

np.full( array size - tuple, value)

 - array size의 ndarray에 value로 채움

np.eye( array size - tuple 아님!!)

 - Identity matrix (square matrix만 해당)

np.emtpy( array size - tuple)

 - 메모리 값으로 matrix 생성, 시간 단축할 수 있음

np.arange( a, b, c )

 - range( )와 유사함

np.linspace( a, b, c )

np.logspace( a, b, c )

 - linear space / log space 구간을 c개로 분할

np.random.random( array size - tuple )

 - [0, 1) float random number를 ndarray로 return

np.random.rand( array size - tuple 아님!!)

 - random.random이랑 동일한데 input parameter가 tuple이 아님

np.random.uniform( a, b, array size - tuple )

 - [a, b) float random number

np.random.randint( a, b, ( c, d ) )

 - [a, b) integer random number return

 - b 없으면 [0, a) integer random number return

 - size = ( c , d ) / ( c , d ) / size = c / c 다 됨

 - np.random.random_integer( ) : [a, b] integer random number, version3.7부터 deprecated됨.

np.random.randn( array size - tuple 아님!!)

 - standard normal distribution ~ N(0, 1) 

 - mu / sigma 포함하고 싶으면, 아래처럼.

np.random.normal(mean, std, (shape))

 - normal distribution ~ N(mean, std)