NumPy에서 빈 배열 생성 및 요소 추가하기

빈 배열 생성

NumPy에서 빈 배열을 생성하는 가장 일반적인 방법은 np.array() 함수를 사용하여 빈 리스트를 전달하는 것입니다. 하지만, 빈 배열에 요소를 추가하는 것은 NumPy 배열의 특성상 바로 지원되지 않습니다.

NumPy 배열은 크기가 고정되어 있어 생성 시 미리 크기를 지정해야 합니다. 따라서 빈 배열에 요소를 추가하려면 다음과 같은 방법들을 활용할 수 있습니다.

미리 크기를 지정하고 값을 채워넣기

• 장점: 배열의 크기가 정해져 있을 때 효율적입니다.
• 단점: 미리 크기를 정해야 하므로, 정확한 크기를 예측하기 어려울 경우 비효율적일 수 있습니다.

import numpy as np

# 크기가 5인 빈 배열 생성 (모든 값은 0으로 초기화)
empty_array = np.zeros(5)

# 값 추가
empty_array[0] = 10
empty_array[2] = 20

print(empty_array)  # 출력: [10.  0. 20.  0.  0.]

리스트에 요소를 추가하고 numpy 배열로 변환하기

• 장점: 배열의 크기를 미리 알 수 없을 때 유용합니다.
• 단점: 매번 배열을 다시 생성해야 하므로, 성능이 다소 저하될 수 있습니다.

import numpy as np

# 빈 리스트 생성
my_list = []

# 리스트에 요소 추가
my_list.append(10)
my_list.append(20)

# numpy 배열로 변환
my_array = np.array(my_list)

print(my_array)  # 출력: [10 20]

NumPy의 resize 메서드 활용하기

• 장점: 배열의 크기를 동적으로 변경할 수 있습니다.
• 단점: 배열의 크기를 자주 변경하면 성능이 저하될 수 있습니다.

import numpy as np

# 작은 크기의 배열 생성
small_array = np.array([1, 2])

# 배열의 크기 변경
small_array.resize(5)

# 추가된 공간에 값 채우기
small_array[2] = 30

print(small_array)  # 출력: [ 1  2  0 30  0]

어떤 방법을 선택해야 할까요?

• 배열의 크기가 미리 정해져 있고 자주 변경되지 않는 경우: 1번 방법이 가장 효율적입니다.
• 배열의 크기를 예측하기 어렵고 동적으로 변하는 경우: 2번 또는 3번 방법을 사용합니다.
• 성능이 중요하고 배열의 크기가 자주 변경되는 경우: 3번 방법보다는 2번 방법을 사용하는 것이 좋습니다.

NumPy 배열 생성 및 요소 추가 예제 코드

미리 크기를 지정하고 값을 채워넣기

import numpy as np

# 크기가 5인 빈 배열 생성 (모든 값은 0으로 초기화)
empty_array = np.zeros(5)

# 값 추가
empty_array[0] = 10
empty_array[2] = 20

print(empty_array)  # 출력: [10.  0. 20.  0.  0.]

# 다른 값으로 초기화
empty_array = np.ones(5) * 2  # 모든 값을 2로 초기화
print(empty_array)  # 출력: [2. 2. 2. 2. 2.]

리스트에 요소를 추가하고 numpy 배열로 변환하기

import numpy as np

# 빈 리스트 생성
my_list = []

# 리스트에 요소 추가
for i in range(5):
    my_list.append(i)

# numpy 배열로 변환
my_array = np.array(my_list)

print(my_array)  # 출력: [0 1 2 3 4]

NumPy의 resize 메서드 활용하기

import numpy as np

# 작은 크기의 배열 생성
small_array = np.array([1, 2, 3])

# 배열의 크기 변경
small_array.resize(5)

# 추가된 공간에 값 채우기
small_array[3:] = 10

print(small_array)  # 출력: [1 2 3 10 10]

np.append 함수 사용하기 (추가적인 방법)

import numpy as np

# 초기 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3])

# 새로운 요소 추가
new_arr = np.append(arr, [4, 5])

print(new_arr)  # 출력: [1 2 3 4 5]

추가 설명

• np.zeros(shape): shape 크기만큼 0으로 채워진 배열을 생성합니다.
• np.arange(start, stop, step): start부터 stop까지 step 간격으로 값을 가지는 배열을 생성합니다.
• arr.resize(new_shape): 배열 arr의 크기를 new_shape로 변경합니다.
• np.append(arr, values): 배열 arr에 values를 추가하여 새로운 배열을 반환합니다.

주의:

• np.append 함수는 새로운 배열을 생성하기 때문에 기존 배열은 변경되지 않습니다.
• resize 메서드는 배열의 크기를 변경할 때 기존 데이터가 손실될 수 있습니다.
• 배열의 크기를 자주 변경하는 경우 성능 저하가 발생할 수 있습니다.

어떤 방법을 선택해야 할까요?

• 미리 크기를 알고 있고, 효율성이 중요할 때: np.zeros 또는 np.ones를 사용하여 미리 배열을 생성하고 값을 채워넣는 것이 좋습니다.
• 크기를 예측할 수 없고, 요소를 하나씩 추가해야 할 때: 리스트에 요소를 추가한 후 np.array로 변환하는 것이 좋습니다.
• 기존 배열에 새로운 요소를 추가해야 할 때: np.append 함수를 사용합니다.

NumPy 배열에 요소 추가: 더 다양한 방법과 고려 사항

기존에 설명된 방법 외 추가적인 방법들

• np.vstack, np.hstack:
  • 기존 배열에 새로운 행 또는 열을 추가합니다.
  • 차원이 다른 배열을 결합할 때 유용합니다.
• np.concatenate:
  • 여러 배열을 특정 축을 기준으로 연결합니다.
  • 다양한 형태의 배열을 결합할 수 있습니다.
• in-place 연산:
  • 기존 배열을 수정하여 새로운 요소를 추가합니다.
  • 메모리 효율적이지만, 원본 데이터가 변경됩니다.

코드 예시

import numpy as np

# 기존 배열
arr = np.array([1, 2, 3])

# np.vstack으로 행 추가
new_row = np.array([4, 5, 6])
arr = np.vstack([arr, new_row])
print(arr)

# np.hstack으로 열 추가
new_col = np.array([7, 8, 9])
arr = np.hstack([arr, new_col.reshape(-1, 1)])  # reshape으로 차원 맞춰주기
print(arr)

# np.concatenate으로 여러 배열 연결
arr1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
arr2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])
arr = np.concatenate((arr1, arr2), axis=0)  # 행 기준으로 연결
print(arr)

어떤 방법을 선택해야 할까요?

• 단순히 요소를 추가하고 싶을 때: np.append 또는 리스트에 추가 후 np.array로 변환
• 행 또는 열을 추가하고 싶을 때: np.vstack 또는 np.hstack
• 여러 배열을 연결하고 싶을 때: np.concatenate
• 메모리 효율성이 중요하고, 원본 데이터를 변경해도 상관없을 때: in-place 연산 (주의: 데이터 손실 가능성)

고려 사항

• 성능: np.append는 새로운 배열을 생성하기 때문에 자주 사용하면 성능 저하가 발생할 수 있습니다.
• 메모리: np.vstack, np.hstack, np.concatenate는 새로운 배열을 생성하기 때문에 메모리 사용량이 증가합니다.
• 차원: 배열의 차원이 다를 경우 reshape을 통해 차원을 맞춰줘야 합니다.

결론

NumPy 배열에 요소를 추가하는 방법은 다양하며, 각 방법마다 장단점이 있습니다. 어떤 방법을 선택할지는 데이터의 형태, 연산의 목적, 성능, 메모리 등 다양한 요소를 고려하여 결정해야 합니다.

더 자세한 내용은 다음 링크를 참고하세요:

주의: NumPy 배열은 일반적인 파이썬 리스트와 다르게 요소 추가 연산이 비효율적일 수 있습니다. 가능한 한 배열 전체에 대한 연산을 수행하는 것이 더 효율적입니다.

예를 들어, 배열의 끝에 새로운 값을 추가해야 하는 경우, 미리 충분한 크기의 배열을 생성하고 슬라이싱을 통해 값을 할당하는 것이 더 효율적일 수 있습니다.

# 비효율적인 방법
for i in range(1000):
    arr = np.append(arr, i)

# 효율적인 방법
arr = np.zeros(1000)
arr[:500] = np.arange(500)