NumPy에서 "array_like" 객체의 정의

2024-07-27

"array_like" 객체의 공식적인 정의는 없지만, 일반적으로 다음과 같은 특징을 가집니다.

순차적 데이터 구조: 1차원, 2차원 또는 다차원 배열 형태로 데이터를 저장합니다.
동일한 데이터 형식: 배열의 모든 요소는 동일한 데이터 형식을 가져야 합니다.
인덱싱 가능: 배열의 요소에 인덱싱을 사용하여 접근할 수 있습니다.

다음은 "array_like" 객체의 몇 가지 예시입니다.

NumPy 배열: NumPy 배열은 "array_like" 객체의 가장 기본적인 예시입니다.
리스트: 리스트는 숫자로 구성된 경우 "array_like" 객체로 간주됩니다.
다차원 데이터 구조: 행렬, 텐서와 같은 다차원 데이터 구조도 "array_like" 객체로 간주될 수 있습니다.

"array_like" 객체는 NumPy 함수에서 입력으로 자주 사용됩니다. 예를 들어, np.sum(), np.mean()과 같은 함수는 "array_like" 객체를 입력으로 받아 배열의 합계 또는 평균을 계산합니다.

다음은 "array_like" 객체를 사용하는 NumPy 함수의 예시입니다.

import numpy as np

# 리스트를 사용하여 NumPy 배열 만들기
data = [1, 2, 3, 4, 5]
array = np.array(data)

# 배열의 합계 계산
sum = np.sum(array)
print(sum)  # 출력: 15

# 배열의 평균 계산
mean = np.mean(array)
print(mean)  # 출력: 3.0

위 코드에서 np.array() 함수는 리스트 data를 "array_like" 객체로 변환하고, np.sum() 및 np.mean() 함수는 "array_like" 객체인 array를 입력으로 받아 합계와 평균을 계산합니다.

"array_like" 객체를 확인하는 방법

isinstance() 함수를 사용하여 객체가 "array_like" 객체인지 확인할 수 있습니다. 다음은 코드 예시입니다.

import numpy as np

data = [1, 2, 3, 4, 5]

# 리스트가 "array_like" 객체인지 확인
is_array_like = isinstance(data, np.ndarray)
print(is_array_like)  # 출력: False

# NumPy 배열로 변환 후 "array_like" 객체인지 확인
array = np.array(data)
is_array_like = isinstance(array, np.ndarray)
print(is_array_like)  # 출력: True

위 코드에서 isinstance(data, np.ndarray)는 리스트 data가 NumPy 배열인지 확인하고, isinstance(array, np.ndarray)는 NumPy 배열 array가 "array_like" 객체인지 확인합니다.

결론

예제 코드

리스트를 사용하여 NumPy 배열 만들기:

import numpy as np

# 리스트를 사용하여 NumPy 배열 만들기
data = [1, 2, 3, 4, 5]
array = np.array(data)

print(array)  # 출력: [1 2 3 4 5]

이 코드는 리스트 data를 NumPy 배열 array로 변환합니다. np.array() 함수는 리스트, 튜플 및 기타 "array_like" 객체를 NumPy 배열로 변환하는 데 사용됩니다.

NumPy 배열 연산:

import numpy as np

# 리스트를 사용하여 NumPy 배열 만들기
data = [1, 2, 3, 4, 5]
array = np.array(data)

# 배열에 2를 더하기
array = array + 2

print(array)  # 출력: [3 4 5 6 7]

이 코드는 NumPy 배열 array에 2를 더합니다. NumPy 배열은 산술 연산자를 지원하여 다른 배열이나 스칼라 값과의 연산을 수행할 수 있습니다.

배열 슬라이싱:

import numpy as np

# 리스트를 사용하여 NumPy 배열 만들기
data = [1, 2, 3, 4, 5]
array = np.array(data)

# 배열의 첫 번째 세 요소 추출
sliced_array = array[:3]

print(sliced_array)  # 출력: [1 2 3]

이 코드는 NumPy 배열 array의 첫 번째 세 요소를 추출하여 새로운 배열 sliced_array에 저장합니다. 슬라이싱을 사용하여 배열의 특정 부분을 선택할 수 있습니다.

배열 조작:

import numpy as np

# 리스트를 사용하여 NumPy 배열 만들기
data = [1, 2, 3, 4, 5]
array = np.array(data)

# 배열의 모든 요소를 2로 변경
array *= 2

print(array)  # 출력: [2 4 6 8 10]

이 코드는 NumPy 배열 array의 모든 요소를 2로 곱합니다. 배열 조작을 사용하여 배열의 요소를 변경하거나 새로운 값으로 채울 수 있습니다.

NumPy 함수 사용:

import numpy as np

# 리스트를 사용하여 NumPy 배열 만들기
data = [1, 2, 3, 4, 5]
array = np.array(data)

# 배열의 합계 계산
sum = np.sum(array)
print(sum)  # 출력: 15

# 배열의 평균 계산
mean = np.mean(array)
print(mean)  # 출력: 3.0