다양한 행렬 생성 및 초기화 방법

Python의 numpy 라이브러리

numpy는 Python에서 수치 계산을 효율적으로 수행할 수 있도록 도와주는 강력한 라이브러리입니다. 다양한 데이터 구조와 연산 기능을 제공하여 데이터 분석, 머신러닝, 과학 계산 등 다양한 분야에서 널리 사용된다

 

numpy 임포트 및 기본 행렬 생성

import numpy as np

numpy 라이브러리를 np라는 별칭으로 임포트한다. 이것은 numpy의 함수와 클래스를 더 짧고 간단하게 사용할 수 있게 해준다. 쉽게 말해 줄임말이라고 생각하면 된다.

 

사용자 정의 값으로 행렬 만들기 

matrix = np.array([[1, 2],
                   [1, 2],
                   [1, 2]])
matrix
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
아래와 같은 행렬을 생성한다.
array([[1, 2],
       [1, 2],
       [1, 2]])

np.array를 사용하여 3x2 크기의 행렬을 만드는데 이 행렬은 사용자가 정의한 값 [1, 2]로 구성된 세 개의 행을 가진다.

 

0으로 채워진 행렬 만들기

zeros_matrix = np.zeros((3, 2))
zeros_matrix
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
아래와 같은 행렬을 생성한다.
array([[0., 0.],
       [0., 0.],
       [0., 0.]])

np.zeros를 사용하여 3x2 크기의 모든 요소가 0인 행렬을 생성하는데 이 함수는 주어진 크기의 행렬을 만들고, 모든 요소를 0으로 초기화된다

 

1로 채워진 행렬 만들기

ones_matrix = np.ones((3, 2))
ones_matrix
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
아래와 같은 행렬을 생성한다.
array([[1., 1.],
       [1., 1.],
       [1., 1.]])

np.ones를 사용하여 3x2 크기의 모든 요소가 1인 행렬을 생성하는데 이 함수는 np.zeros와 비슷하지만, 모든 요소가 1로 초기화된다

 

특정 값으로 채워진 행렬 만들기

seven_matrix = np.full((3, 2), 7)
seven_matrix
ㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡㅡ
아래와 같은 행렬을 생성한다.
array([[7, 7],
       [7, 7],
       [7, 7]])

np.full을 사용하여 3x2 크기의 모든 요소가 7인 행렬을 생성하고, 이 함수는 사용자가 지정한 특정 값으로 행렬을 채울 수 있다.

 

요약

 

• 사용자 정의 값으로 행렬 생성 (np.array)
• 0으로 채워진 행렬 생성 (np.zeros)
• 1로 채워진 행렬 생성 (np.ones)
• 특정 값으로 채워진 행렬 생성 (np.full)