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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

  파이썬으로 벡터나 행렬을 나타내려면 넘파이(NumPy)라는 라이브러리를 통해 기능을 확장해야 합니다. 

  파이썬에서는 다양한 라이브러리가 개발되고 있으며, import로 간단히 가져올 수 있씁니다.

  행렬 연산을 위한 라이브러리인 넘파이는 다음과 같이 import 하면 됩니다.

뒤에 as np는 별명 같은 걸로 관습적으로 np로 정의하는 경우가 많습니다.

자 이제 벡터(1차원 배열)은 np.array(list 형)으로 정의 하겠습니다.

벡터와 벡터의 더하기 였습니다.

  type(x)를 입력하면 x가 numpy.ndarray형인 것을 알 수 있습니다.

인덱스의 값을 참조하려면 list형과 마찬가지로 대괄호를 사용하면 됩니다.

x[0]

수정 또한 x[인덱스] = 값을 사용합니다.

x[0] = 100

### ndarray 형의 주의점

  ndarray 형을 사용할 때 아주 중요한 사실이 있습니다. ndarray 형의 내용을 복사하려면 일반 변수처럼 c=d를 사용하는 것이 아니라 c= d.copy()를 사용해야 합니다. 단순히 c=d처럼 사용하게 되면 내용이 저장된 곳의 주소가 전달됩니다.

c=d를 입력한 후 c의 내용을 변경하면 그 변경사항이 d에도 반영되어 버립니다.