numpy 1일차

# 이번에는 Numpy에 대해서 알아보아요!

# python의 numpy module은 Vector(1차원)와 Matrix(2차원)연산에 있어서 상당한 편의성을 제공하는 모듈
# Machine Learning과 Deep Learning의 기본 Module

 

 

# ndarray(n-dimensional array) - 데이터타입

# ndarray의 특징
# 1. python의 list와 상당히 유사하게 생겼어요!
# 2. python의 list는 각기 다른 데이터 타입을 저장할 수 있어요!   ex) a = [1, True, 'Hello', 3.14]
# 3. ndarray는 동일한 데이터 타입만 사용할 수 있어요!
# 4. list와 상당히 유사하지만 수학적 계산 속도면에서 비교가 불가능할 정도로 ndarray가 빠르고 효율적이예요

 

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import numpy as np

b = np.array([1, 2, 3, 4])   # ndarray를 만들어내는 가장 대표적인 방법.
print(type(b))               # <class 'numpy.ndarray'>
print(b)                     # [1 2 3 4]   list와 유사하지만 요소의 구분을 space로 해요!
print(type(b[0]))            # <class 'numpy.int32'>

c = np.array([1, 2, 3.14, 4])   #
print(c)                        # [1.   2.   3.14 4.  ]
print(type(c[0]))               # <class 'numpy.float64'> 같은 데이터타입이므로

d = np.array([1, 2, 3.14, 4], 
             dtype=np.int32)   # 내가 data type을 명시해줄수 있다 , 특별한 경우가 아니면 float64
print(d)                        # [1   2   3 4  ]
print(type(d[0]))               # <class 'numpy.int32'>

 

 

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import numpy as np

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]  # 중첩리스트 => 2차원이라고 부르지는 않아요!

b = np.array(a, dtype=np.float64)

print(b)        # [[1. 2. 3.]
                #  [4. 5. 6.]]
    
print(b[1,1])   # 5.0  [행(가로),열(세로)]

# ndarray의 속성 몇가지만 알아보아요! (기본 대상이 numpy라 np는 빼도된다)
print(b.dtype)   # float64     
print(b.ndim)    # 2 (차원의 수), ndim은 그다지 많이 사용되지 않아요!
print(b.shape)   # 결과가 tuple로 나와요! tuple의 요소수가 차원의 개수, (2, 3)
                      # 안에 숫자가 행관 열을 나타낸다
    

a = [[[1,2],[3,4]], [[5,6],[7,8]]]

print(np.array(a).shape)   # (2, 2, 2)        

 

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import numpy as np

a = [1, 2, 3, 4]   # list

arr = np.array(a)   # int32형태의 ndarray(vector)가 생성
print(arr)          # [1 2 3 4]
print(arr.shape)    # (4,)

arr.shape = (2, 2)  # 차원을 바꾼다
print(arr)          # [[1 2]
                    #  [3 4]]
    
arr.shape = (4, 1, 1)    
print(arr)
print(arr.size)    # 4   size는 요소의 개수를 알려줘요!

 

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import numpy as np

 

# data type을 바꾸려면 어떻게 해야 하나요?

a = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

arr = np.array(a, dtype=np.float64)

# int32형태의 ndarray로 변경하고 싶으면??  => astype()

result = arr.astype(np.int32)
print(result)

 

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# ndarray를 만드는 또 다른 방법

import numpy as np

 

* shape은 튜플로 표현되기 때문에 (())

# arr = np.zeros((2,3,3))   # default data type은 np.float64

                                  # 안에 값을 모두 0으로
# print(arr)

# arr = np.ones((2,3))     # 안에 값을 모두 1로
# print(arr)

# arr = np.empty((5,6))   # 빈값이며 , 쓰레기값으로 채워진다, 추후 메모리공간으로 사용
# print(arr)

# arr = np.full((3,4), 9.)    #내가 원하는 값으로 채운다 , 보기는 9.로 채운다
# print(arr)

arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]], dtype=np.float64)

result = np.zeros_like(arr)   # lile: ~처럼 생긴,     보기는 arr같은 형태를 zoros로 바꾸었다
print(result)

 

 

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# numpy array를 생성하는 또 다른 방법

import numpy as np

a = range(0,10,1)    # python의 range
print(a)

arr = np.arange(0,10,2)   # python의 range와 같은형식
print(arr)

 

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# numpy array를 생성하는 또 다른 방법

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#pyplot을 이용해서 그래프 사용

# np.linspace(start,stop,num)
# start에서 stop까지 범위에서 num개를 균일한 간격으로 원소를 생성하고 배열을 만들어요!
arr = np.linspace(0,10,11)
print(arr)
# 이해하기가 힘들어서 그래프로 그려보아요!
# 그래프를 그리려면 당연히 module을 설치해야 해요! 가장 기반이 되는 module은 matplotlib
# conda install matplotlib

plt.plot(arr, '*')
plt.show()

 

 

 

 

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랜덤

# ndarray를 만드는 또 다른 방법 (랜덤하게 생성)
# 5가지 형태로 랜덤하게 ndarray를 생성할 수 있어요!

# numpy설치, matplotlib 설치
# 만약 설치가 잘 안된다.. => 가상환경 자체에 문제가 있을 수 있어요!
# 가상환경을 새롭게 하나 만들어서 필요한 module설치해서 사용해 보아요!

난수 : 정해진 범위 내에서 규칙 없이 만들어진 수 == random

  표준편차 : 정규분포 평균값 +-n사이 많은값이 모여있다?

표준 정규분포 : 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포

정규분포

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# np.random.normal(평균,표준편차,(shape)) : 정규분포 확률밀도함수에서 실수 표본을 추출해서 ndarray를 생성
# 정규분포 그래프를 평균,표준편차 필요 

# mean = 50
# std = 2
# arr = np.random.normal(mean,std,(100000,))
# print(arr)
# plt.hist(arr,bins=1000)

histogram : 단위 안에 몇개가 들어가 있는지 표현한 것

bins        : 몇개의 영역이 있느냐 즉 그래프가 몇칸이 있느냐
# plt.show()

# np.random.rand(d1,d2,d3,...) : 0 이상 1미만의 균등분포 확률밀도함수에서 실수 표본을 추출해서 
#                                ndarray를 생성 / (인자가 늘어날수록 차원수가 늘어난다, 인자값은 해당 차원의 갯수[shape])
#                                
# arr = np.random.rand(100000)
# print(arr)
# plt.hist(arr,bins=100)
# plt.show()


# np.random.randn() : 표준 정규분포상에서 실수 표본을 추출해서 ndarray를 생성
#                     평균이  0이고 표준편차가 1인 정규분포를 표준정규분포  

# randn() 의 n은 normal의 약자
# arr = np.random.randn(100000)
# print(arr)
# plt.hist(arr,bins=100)
# plt.show()

# np.random.randint(low, high, shape) : 최소값과 최대값 사이에서 정해진 shape으로 난수를 추출해서
#                                       ndarray를 생성 => 균등분포를 이용해서 난수(정수) 추출
# arr = np.random.randint(-100, 100, (100000,))
# print(arr)
# plt.hist(arr,bins=100)
# plt.show()

# np.random.random(shape) :      0이상 1미만의 균등분포에서 실수형 난수(random)를 추출해서 ndarray를 생성

*rand와의 차이는 shape이 들어가냐, 사용할때마다 다르기 때문
arr = np.random.random((100000,))
print(arr)
plt.hist(arr,bins=100)
plt.show()

## random값을 이용해서 ndarray를 생성하는 방법!!
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# 1. python의 list를 이용해서 ndarray생성 => np.array()
# 2. np.ones(), np.zeros(), np.full(), np.empty(), np.ones_like()
# 3. np.arange()
# 4. np.linspace()
# 5. np.random.~~() 랜덤값으로 ndarray를 생성하는 5가지 함수

 

 

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# Numpy 난수 관련 함수

# 난수의 재현(다시 나타난다)성을 확보해보아요!
# 랜덤값(난수) : 컴퓨터의 난수는 알고리즘에 근거해요. 초기값(seed)을 이용해서 특정 알고리즘을 수행시켜서
#               난수값을 도출/ 초기값이 없으면 랜덤값이 계속 바뀌지만 초기값이 잇으면 고정 값은 어떤 수도 상관 없다

   
import numpy as np

# np.random.seed(3)

# arr = np.random.randint(0,100,(5,))
# print(arr)

(# 데이터의 순서를 바꾸려면 어떻게 해야 하나요?? => shfflue() => ndarray 원본이 변경
# arr = np.arange(0,10,2)
# print(arr)              

# np.random.shuffle(arr)
# print(arr)                               )

# 데이터 집합에서 일부를 무작위로 sampling을 수행하기 위해서 사용하는 choice()

# numpy.random.choice(n, size, replace, p)
# n : ndarray, 혹은 정수가 나오면 arange()를 수행한 결과
# size : sample 개수
# replace=True : 한번 뽑은걸 다시 뽑을 수 있어요! 중복으로 뽑을수 있다라는 뜻
# ndarray => p=[0.1, 0.3, 0, 0.1, 0.1, 0.35, 0.05]   확률

arr = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
print(arr)
# arr = np.arange(5)
result = np.random.choice(arr,3, replace=False, p=[0.1, 0.3, 0, 0.1, 0.1, 0.35, 0.05])
print(result)

# 여기까지가 random에 관한 주요한 기능들이예요!

 

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# numpy의 shape관련된 함수

# a = [[1,2,3], [4,5,6]]   # python의 중첩리스트
# arr = np.array(a)        # ndarray 생성
# print(arr)

# print(arr.shape)         # (2,3)

# arr.shape = (3,2)         

# print(arr)

### 위의 예처럼 shape속성값을 직접 변경해서 shape을 변경시키는것은 좋지 않아요!
### 대신 제공된 다른 함수를 이용해서 이 작업을 진행해요!

shape 변형할수 있는 함수

arr = np.arange(0,12,1)
print(arr)

result = arr.reshape(4,3)      # result는 ndarray가 아니예요!  => view 
                               # arr이 원본 result는 데이터를 가지고 있지 않아요!

view : 데이터는 공유하고 있으나 data의 용량 효율성을 위해 보여주기 위한 창문같은 view를 사용

print(result)

result[3,2] = 100

print(result)
print(arr)

 

 

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reshape 특징

 

import numpy as np

arr = np.arange(0,12,1)

print(arr)        # 요소가 총 12개인 ndarray를 만들었어요!
print(arr.size)   # 12

# result = arr.reshape(3,5)   # shape이 맞지 않으면 view를 생성할 수 없어요!
# print(result)

# result = arr.reshape(2,-1)   # reshape 할때 -1을 적으면 보기에선 무조건 2행을 만든다 단! 1번만 가능
# print(result)

# result = arr.reshape(-1,3)    
# print(result)

# result = arr.reshape(2,3,-1) 
# print(result)

# result = arr.reshape(3,4)    # result는 view가 되요! 데이터를 가지고 있지 않아요!
# print(result)

result = arr.reshape(3,4).copy()    # view가 아니라 별도의 ndarray를 만들고 싶어요!
print(result)

arr[0] = 100

print(arr)
print(result)

 

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import numpy as np

a = [[1,2,3], [4,5,6]]
arr = np.array(a)
print(arr)

# 무조건 1차원 ndarray로 변경시키는 함수가 있어요!
result = arr.ravel()
print(result)

# 한가지 기억해야 할 사항은 ravel()로 변경된 결과는 ndarray가 아니라 view예요!
arr[0,0] = 100

print(arr)
print(result)

 

 

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# resize() 

 

import numpy as np

arr = np.arange(0,12,1)

print(arr)

# result = arr.resize(3,4)
# print(result)
# print(arr)

# result = arr.resize(3,4)           # 대상을 return 하지 않고 원본이 변형된다(reshape와의 차이)
# result = np.resize(arr, (3,4))     # np에 resize를 이용하여 view가 아니라 다른 ndarray가 생성되요!
# print(result)

# arr[0] = 100

# print(arr)
# print(result)

result = np.resize(arr, (2,3))     # 행과 열이 달라도 순환해서 채워 가능하기 때문에 resize는 항상 사용에 조심!
print(result)                      # 가능한한 resize대신에 reshape을 쓰세요!

                                     # 그렇기 때문에 많이 사용하지 않는다