NumPy Array 생성 함수

 NumPy에서는 다양한 방법으로 배열을 생성할 수 있는 함수들을 제공합니다. 이러한 함수들에 대해서 정리해보았슨비다.

NumPy Array 생성 함수

함수	설명	예제	결과
np.array	주어진 데이터로부터 배열을 생성	np.array([1, 2, 3])	[1, 2, 3]
np.zeros	모든 원소가 0인 배열 생성	np.zeros((2, 3))	[[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]
np.ones	모든 원소가 1인 배열 생성	np.ones((3, 2))	[[1., 1.], [1., 1.], [1., 1.]]
np.empty	초기화되지 않은 배열 생성	np.empty((2, 2))	랜덤 값
np.arange	주어진 범위와 간격의 배열 생성	np.arange(0, 10, 2)	[0, 2, 4, 6, 8]
np.linspace	선형 간격의 배열 생성	np.linspace(0, 1, 5)	[0., 0.25, 0.5, 0.75, 1.]
np.logspace	로그 간격의 배열 생성	np.logspace(0, 3, 4)	[1., 10., 100., 1000.]
np.eye	단위 행렬 생성	np.eye(3)	[[1., 0., 0.], [0., 1., 0.], [0., 0., 1.]]
np.random.rand	랜덤한 원소를 가진 배열 생성	np.random.rand(2, 2)	랜덤 값 (0~1 사이)

예제 코드

import numpy as np

# np.array 예제
a = np.array([1, 2, 3])
print("np.array:", a)

# np.zeros 예제
b = np.zeros((2, 3))
print("np.zeros:", b)

# np.ones 예제
c = np.ones((3, 2))
print("np.ones:", c)

# np.empty 예제
d = np.empty((2, 2))
print("np.empty:", d)

# np.arange 예제
e = np.arange(0, 10, 2)
print("np.arange:", e)

# np.linspace 예제
f = np.linspace(0, 1, 5)
print("np.linspace:", f)

# np.logspace 예제
g = np.logspace(0, 3, 4)
print("np.logspace:", g)

# np.eye 예제
h = np.eye(3)
print("np.eye:", h)

# np.random.rand 예제
i = np.random.rand(2, 2)
print("np.random.rand:", i)

이러한 NumPy 함수들을 사용하여 다양한 형태와 속성을 가진 배열을 쉽게 생성할 수 있습니다. 각 함수가 어떤 상황에 유용한지를 이해하면, 이부분 사용하는데 문제없을 듯 합니다.