Numpy : 계산과학분야에 이용될때 핵심역활, 고성능의 다차원 배열 객체와 이를 다룰 도구 제공

주요 객체 : 동일한 자료형의 다차원 배열, Numpy의 차원은 축(axes) 라고 함.

주요 명령어

• Zero(int) : int개수 만큼 0으로이루어진 array를 만들어줌 만약 특정한 형상으로 만들고 싶다면 .reshape(x, y, ...)를 더하면 됨.
• Arange() : range함수와 유사함, 범위와 간격 설정이 가능 만약 형태와 차원을 원하는대로 설정하고싶다면 .reshape() 사용
• .reshape() : 속성함수 로써 벡터나 배열을 재배열함
• Ndarray.ndim : 배열의 축(axe)수 (차원)
• Ndarray.itemsize : 배열의 각 요소의 바이트 단위의 사이즈.
• Size : 차원 정보는 없이 원소의 개수만을 출력함
• Argmax() : 입력 값으로 들어온 매트릭스의 각 행/열 별 최댓값의 인덱스 산출 axis = 를 추가하면 열별(0) 혹은 행별(1) 의 최댓값의 위치를 알수있음.
• T : 벡터의 전치를 수행함.
• Linspace() : 시작점과 끝점을 균일간격으로 나누어짐 Ex) c = np.linspace(0, 1, 6) # start, end, num-points c= [0. 0.2 0.4 0.6 0.8 1. ]
• Ravel() : array를 평평하게 펴줌 #flattened
• Np.random.random : 0 ~ 1 사이의 균등 분포로 표본을 추출함
• Np.floor : 최대 정수로 변환함.
• Np.concatenate : 배열을 합침 (a, b , axis(축)) axis를 기준으로 어떤 축을 기준으로 배열을 합칠지 정할수있음.