[Numpy] Array 생성

Array 생성

In [19]:

#string type의 데이터를 입력해도 float type으로 자동 형변환
test_array = np.array(["1", "4", 5, 8], float)
test_array

Out[19]:

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

In [20]:

type(test_array[3])

Out[20]:

numpy.float64

In [21]:

test_array = np.array([1, 4, 5, "8"], np.float32)
test_array

Out[21]:

array([1., 4., 5., 8.], dtype=float32)

In [22]:

type(test_array[3])

Out[22]:

numpy.float32

In [23]:

#array 전체의 데이터 type을 반환
test_array.dtype

Out[23]:

dtype('float32')

In [26]:

np.array([[1, 4, 5, "8"]], np.float32).shape

Out[26]:

(1, 4)

In [28]:

test_array.shape

Out[28]:

(4,)

---

Array Shape

 

In [30]:

vector = [1,2,3,4]
np.array(vector, int).shape

Out[30]:

(4,)

In [32]:

matrix = [[1,2,5,8],[1,2,5,8], [1,2,5,8]]
np.array(matrix, int).shape

Out[32]:

(3, 4)

In [34]:

tensor = [[[1,2,5,8],[1,2,5,8],[1,2,5,8]],
          [[1,2,5,8], [1,2,5,8], [1,2,5,8]],
          [[1,2,5,8], [1,2,5,8], [1,2,5,8]],
          [[1,2,5,8], [1,2,5,8], [1,2,5,8]]]
np.array(tensor, int).shape

Out[34]:

(4, 3, 4)

In [36]:

np.array(tensor, int).ndim

Out[36]:

3

In [38]:

np.array(tensor, int).size

Out[38]:

48

In [44]:

a = np.array([[1,2,3], [4.5, 5, 6]], dtype=int)
a.dtype

Out[44]:

dtype('int32')

In [46]:

np.array([[1,2,3], [4.5, "5", "6"]], dtype=np.float32)

Out[46]:

array([[1. , 2. , 3. ],
       [4.5, 5. , 6. ]], dtype=float32)

In [48]:

np.array([[1,2,3], [4.5, "5", "6"]], dtype=np.float32).nbytes

Out[48]:

24

In [51]:

np.array([[1,2,3], [4.5, "5", "6"]], dtype=np.int8).nbytes

Out[51]:

6

In [53]:

np.array([[1,2,3], [4.5, "5", "6"]], dtype=np.float64).nbytes

Out[53]:

48