[numpy] ndarray를 생성하는 여러가지 방법 1

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이전 포스팅에서 다룬 생성 방법은 리스트에 데이터가 있을 때 리스트를 ndarray로 생성하는 방법이다.
데이터가 없을 때, ndarray를 초기화하고 싶을 때 등의 경우에는 어떻게 해야할까?
리스트를 초기화해서 ndarray로 변환할 수도 있겠지만
numpy에서 쉽게 초기화 할 수 있는 기능을 제공한다.

 

• arange(x) : 0부터 x-1까지의 값을 순차적으로 ndarray값으로 변환

a = np.arange(10)
a

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

 

 

 

• zeros((x, y), dtype) : (x, y) shape의 ndarray의 값을 모두 0으로 초기화 하여 생성. default dtype은 float 

a = np.zeros((2,2,3), 'int32') #면,행,렬
a

array([[[0, 0, 0],
        [0, 0, 0]],

       [[0, 0, 0],
        [0, 0, 0]]])

 

 

 

• ones((x, y), dtype) : (x, y) shape의 ndarray의 값을 모두 1으로 초기화 하여 생성. default dtype은 float

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

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

 

 

 

• empty((x, y)) : (x, y) shape의 ndarray를 생성하고 값을 채우지 않음. grabage 값이 들어갈 수 있으며, 상대적으로 ndarray를 빠르게 생성할 수 있다.

a = np.empty((8,8))
a

array([[1.086944e-322, 0.000000e+000, 1.036139e-317, 0.000000e+000,
        0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000],
       [0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000,
        0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000],
       [0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000,
        0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000],
       [0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000,
        0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000],
       [0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000,
        0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000],
       [0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000,
        0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000],
       [0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000,
        0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000],
       [0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000,
        0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000, 0.000000e+000]])

 

 

 

• full((x, y), n, dtype) : (x, y) shape의 ndarray를 n으로 채워서 생성.

a = np.full((3,3), 7)
a

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

 

 

 

• zeros_like(list) : list의 shape의 ndarray를 만들고 0으로 채움. default dtype은 int

list = [[1,2], [3,4]]
a = np.zeros_like(list)
a

array([[0, 0],
       [0, 0]])

 

 

 

• ones_like(list) : list의 shape의 ndarray를 만들고 0으로 채움. default dtype은 int

a = np.ones_like(list)
a

array([[1, 1],
       [1, 1]])

 

 

 

• linspace(start, end, num) : start에서 end까지 num개의 ndarray를 만들어냄
  간격 = (start - end) / (num-1), startk,end 포함

a = np.linspace(0, 10, 6).astype('int32')
a

array([ 0,  2,  4,  6,  8, 10])