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1. Numpy 특징 

•   Numpy는 다차원 배열을 효과적으로 처리할 수 있도록 도와주는 도구입니다.
•   현실 세계의 다양한 데이터는 배열 형태로 표현할 수 있습니다.
•   Python의 기본 List에 비해 빠르고 강력한 기능을 제공합니다

2. Numpy 차원

• 1차원 축(행) : Vector = axis0
• 2차원 축(열): Matrix (행렬) = axis1
• 3차원 축(채널): Tensor(3차원 이상) = axis2

3. numpy 활용(pycharm 을 사용하겠습니다)

파이참을 열어주시고  file -> settings를 열어주시면 아래의 창이 나옵니다.

그 후에 Project에 보시면 interpreter에 numpy가 설치되어 있는지 확인합니다.

  만약에 없으시다면 

우측 상단에 + 를 눌러 numpy를 검색하시고 install Package를 눌러 설치해주시면 됩니다.

이제 직접 화면을 만들어 보겠습니다.

# Numpy 배열 합치기

# Numpy 세로축으로 합치기

# Numpy 배열 형태 바꾸기

 # 배열 가르기

파이썬 3.7버전의 testtest이름을 가진 conda 환경을 만들겠습니다.

conda 환경 목록 보기

env 활성화

env 비활성화

env 삭제

conda env list 를 통하여 어떠한 것들이 있는지 알 수 있습니다 여기서는

test01env를 삭제 해 보겠습니다

conda env remove -n test01env

를 입력하시면 삭제를 하게 되는데 삭제가 되고

conda env list 를 다시 입력하시면 

test01env 가 업어진 걸 알 수 있습니다.

cmd 창을 열고

conda create -n 환경세팅명 python=버전

그럼 저희가 만든 새로운 환경으로 들어가게 됩니다.

여기서 google 신을 영접해야 합니다.

이렇게 입력을 하면 anaconda 공식 홈페이지가 검색됩니다.

공식 홈에 들어가면 위의 화면이 뜨게 되는데 빨간색 동그라미 해 놓은 곳

conda install -c conda-forge opencv 를 입력합니다.

그러면 설치가 시작됩니다.

그리고 우리는 tensorflow 를 설치 해야 합니다.

또 구글신을 영접합니다.

공식 홈페이지가 나오는군요

cmd 창에 conda install -c conda-forge tensorflow 를 입력해 줍니다.

그러면 또 설치가 시작됩니다.

test01env라는 이름 속에는

python 3.7.5 버전

opencv 4.1.2 버전

tensorflow 2.0.0 버전이 깔려있는걸 확인 할 수 있습니다.

파일 저장

  하나의 ndarray 형을 파일에 저장하려면 np.save('파일명.npy', 변수명) 을 사용합니다. 확장자는 .npy를 사용하여야 합니다. 로드하려면 np.load('파일명.npy')를 입력해 주시면 됩니다.

  여러 ndarray 형을 저장

  여러 ndarray 형을 저장하려면 np.savez('파일명.npz', 변수명1 = 변수명1, 변수명2 = 변수명2)
 

  데이터를 np.load로 불러오면 저장된 모든 변수가 outfile에 저장되어 outfile['변수명']으로 각각의 변수를 참조할 수 있습니다. outfile.files로 저장된 목록을 볼 수 있습니다.

자주 사용하는 반복된 코드는 함수로 만드는 것이 좋습니다.

  이 책에서도 함수를 많이 사용합니다. 함수는 def 함수명():으로 시작하여, 함수의 내용은 들여쓰기로 정의합니다. 실행하려면 함수명()을 입력합니다.

  함수에 값 a,b를 넘겨주고 싶은 경우에는 def함수명(a,b): 와 같이 입력합니다. 함수의 결과를 출력하면 return 뒤에 해당 변수 이름을 사용합니다.

  함수에 전달할 변수를 인수라고 합니다. 함수의 출력은 반환값이라고 합니다.

  어떤 형태로든 인수나 반환값을 만들 수 있습니다. 또 여러 개의 반환값을 정의할 수 있습니다.

  반환값이 여러개라도 하나의 변수로 받을 수 있습니다. 이 경우 반환값은 tuple형이 되고, 각 요소에 함수의 반환값이 저장됩니다. 난수이므로 실행할 때마다 결과가 달라집니다.

  함수에는 많은 종류가 있고 기능 또한 다양합니다. 함수의 설명을 확인하는 help(함수명)을 기억해 두면 좋습니다. 같은 함수라도 파라미터를 생략하는 등 사용법이 다양하여 모든 기능을 기억하기는 힘들기 때문입니다.

  예를 들어 np.random.randint(5) 를 입력하면 0~4까지의 임의의 정수를 하나 생성합니다.

  또한 np.random/randint(5,10,(3,2)) 을 입력하면 5~9까지의 임의 정수를  값으로 하는 3 * 2행렬이 생성됩니다.

넘파이를 통해 행려 ㄹ데이터에서 특정 조건을 만족하는 것을 추출하여 쉽게 수정할 수 있습니다.

위의 예제로 출력 및 수정을 알아보았습니다.