[numpy] numpy 기본 함수_2

1. np.full(shape, fill_value, dtype=None): 특정 값을 가지는 ndarray 생성

-. shape: ndarray 크기, 튜플 형태로 입력, 1차원일 경우 숫자만 입력 가능

-. fill_value: ndarray 생성시 초기값 지정

-. dtype: ndarray 데이터 타입 지정, default 값 int64(None)

import numpy as np

np.full((2, 3), 7)
array([[7, 7, 7], # 출력
       [7, 7, 7]])

 

2. np.empty(shape): 임의의 값을 가지는 ndarray 생성

-. shape: ndarray 크기, 튜플 형태로 입력, 1차원일 경우 숫자만 입력 가능

-. 값이 초기화 되지 않은 상태로 생성, 임의의 값이 저장되어 있음

import numpy as np

np.empty((2, 3))
array([[1.6763679e-316, 0.0000000e+000, 0.0000000e+000], # 출력
       [0.0000000e+000, 0.0000000e+000, 0.0000000e+000]])

 

3. np.zeros_like(ndarray, dtype=float): 값이 0인 ndarray 생성

-. ndarray: ndarray를 입력하면 해당 ndarray와 동일한 사이즈로 ndarray 생성

-. dtype: ndarray 데이터 타입 지정, default 값 float

-. np.ones_like(), np.full_like(), np.empty_like() 함수도 np.zeros_like() 함수와 사용방법 유사

import numpy as np

a = np.zeros((2, 3))
np.zeros_like(a)
array([[0., 0., 0.] # 출력
       [0., 0., 0.]])

 

4. np.reshape(array, newshape): ndarray 크기(행렬) 변경

-. array: reshape 할 ndarray

-. newshape: 변경하고자 하는 shape 값, 튜플 형태, (-1, N) 형태로도 입력 가능

-. (-1, N)에서 -1은 가변값, N은 고정값을 의미, (2, 3)을 reshape 할 경우 (-1, 2)는 (3, 2)를 의미 

-. ndarray.reshape(newshape) 처럼 매서드 형태로도 변경 가능

import numpy as np

a = np.ones((2, 3))

np.reshape(a, (3, 2))
array([[1., 1.], # 출력
       [1., 1.],
       [1., 1.]])