(Python) NumPy 배열 생성

🐶 NumPy 배열 생성

🚩 numpy.ndarray
 - NumPy의 핵심 기능 중 하나로, 다차원 배열을 표현하는 데이터 구조
 ✔️ 주요특징
  1) 고정된 크기: 생성 시 지정된 크기 변경 불가, 배열의 크기를 변경 시 새로운 배열 생성
  2) 동일한 데이터 타입:  배열 내의 모든 요소는 같은 데이터 타입을 가짐
  3) 효율성과 성능: 내부적으로 최적화된 C와 Fortran 코드를 사용하여 빠른 배열 연산을 지원
 ✔️ 속성 (Attribute)
  1) ndarray.ndim: 배열의 차원 수
  2) ndarray.shape: 배열의 형태를 나타내는 튜플, 각 차원의 크기를 나타냄
  3) ndarray.size: 배열의 전체 요소 수
  4) ndarray.dtype: 배열의 데이터 타입
  5) ndarray.itemsize: 배열 각 요소의 바이트 크기

🚩 배열 생성 (ndarray 사용)
    import numpy as np

    ✔️ 1. 일반 배열 :: array()
    list_arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
    list_arr # array([1, 2, 3, 4, 5])
    
    ✔️ 2. 0으로 채워진 배열 :: zeros()
    zeros_arr = np.zeros(5)  # 5개의 0으로 구성된 배열
    zeros_arr # array([0., 0., 0., 0., 0.])
    
    ✔️ 3. 1로 채워진 배열 :: ones()
    ones_arr = np.ones(5)  # 5개의 1로 구성된 배열
    ones_arr # array([1., 1., 1., 1., 1.])
    
    ✔️ 4. 특정 범위에 배열 :: arange()
    range_arr = np.arange(10) # 0부터 9까지의 숫자를 포함하는 배열
    range_arr # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

    step_arr = np.arange(0, 11, 2) # 0부터 10까지 2씩 증가하는 배열
    step_arr # array([ 0,  2,  4,  6,  8, 10])
    
    ✔️ 5. 랜덤 배열 :: random.rand()
    random_arr = np.random.rand(5) # 0과 1 사이의 랜덤 값
    random_arr # array([0.57675881, 0.91983182..])
    
    ✔️ 6. 모든 요소가 특정 값인 배열 (shape 구조 지원) :: full()
    full_arr = np.full((5,), 7)  # 5개의 7로 구성된 배열
    full_arr
    
    ✔️ 7. 단위 행렬 생성
    identity_matrix = np.eye(3) # 3x3 단위 행렬 생성
    identity_matrix
    
    ✔️ ndarray 속성 예시
    list_arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
    matrix_arr = list_arr.reshape((2,3))
    matrix_arr   
    # array([[1, 2, 3],
    #       [4, 5, 6]])
    1) matrix_arr.ndim      # 2: 배열의 차원 수
    2) matrix_arr.shape     # (2, 3): 배열의 형태 튜플, 각 차원의 크기 (2행 3열)
    3) matrix_arr.size      # 6: 배열의 전체 요소 수
    4) matrix_arr.dtype     # dtype('int64'): 배열의 데이터 타입
    5) matrix_arr.itemsize  # 8: 배열 각 요소의 바이트 크기