Numpy - 배열의 생성

1. empty(shape)

: 지정한 모양의 배열을 생성하지만, 배열의 값은 초기화되지 않음(쓰레기 값 포함). 따라서, shape는 생성되지만 내부 값은 0이 될 수도, 1이 될 수도, 쓰레기 값이 될 수도 있다.

 

np.empty((2, 3))

# array([[6.92367847e-310, 6.92367847e-310, 0.00000000e+000],
#       [0.00000000e+000, 0.00000000e+000, 0.00000000e+000]])

 

 

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2. array(object)

: 리스트, 튜플 등 기존 데이터를 배열로 변환한 것.

 

np.array([1, 2, 3])

# array([1, 2, 3])

 

 

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3. zeros(shape)

: 지정한 모양(shape)의 배열을 0으로 채워서 생성

np.zeros((2, 3))

# array([[0., 0., 0.],
#       [0., 0., 0.]])

 

 

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4. ones(shape)

: 지정한 모양(shape)의 배열을 1로 채워서 생성

np.ones((2, 3))

# array([[1., 1., 1.],
#       [1., 1., 1.]])

 

 

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5. full(shape, fill_value)

: 지정한 모양(shape)의 배열을 fill_value로 채워서 생성

np.full((2, 3), 7)

# array([[7, 7, 7],
#       [7, 7, 7]])

 

 

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6. arange(start, stop, step)

: start부터 stop - 1까지 step을 더하면서 출력한다.

np.arange(10)

# array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])


np.arange(0, 5)

# array([0, 1, 2, 3, 4])


np.arange(0, 10, 2)

# array([0, 2, 4, 6, 8])

 

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7. linspace(start, stop, num)

: start부터 stop까지 균일한 간격으로 값을 num개 생성한다.

np.linspace(0, 1, 5)

# array([0.  , 0.25, 0.5 , 0.75, 1.  ])