np.array([1, 2, 3]) | 리스트에서 배열 생성 |
np.zeros((3, 4)) | 0으로 채운 배열 생성 |
np.ones((2, 3)) | 1로 채운 배열 생성 |
np.empty((2, 2)) | 빈 배열 생성 |
np.full((3, 3), 7) | 특정 값으로 채운 배열 생성 |
np.eye(4) | 단위 행렬 생성 |
np.arange(0, 10, 2) | 범위로 배열 생성 |
np.linspace(0, 1, 5) | 균등 간격 배열 생성 |
arr.shape | 배열 차원 |
arr.ndim | 차원 수 |
arr.size | 총 요소 수 |
arr.dtype | 요소의 데이터 타입 |
arr.itemsize | 각 요소의 바이트 크기 |
arr.nbytes | 총 바이트 크기 |
np.int32, np.int64 | 정수 타입 |
np.float32, np.float64 | 실수 타입 |
np.complex64, np.complex128 | 복소수 타입 |
np.bool_ | 불리언 타입 |
arr.astype(np.float64) | 데이터 타입 변환 |
arr[0] | 첫 번째 요소 |
arr[-1] | 마지막 요소 |
arr[2, 3] | 2D 배열 (2행, 3열) 요소 |
arr[1:4] | 인덱스 1~3 슬라이스 |
arr[::2] | 2개마다 하나씩 |
arr[::-1] | 배열 뒤집기 |
arr[[0, 2, 4]] | 인덱스 배열로 선택 |
arr[arr > 5] | 불리언 인덱싱 |
arr[np.where(arr > 5)] | 조건에 맞는 위치 |
np.argmax(arr) | 최대값 인덱스 |
np.argmin(arr) | 최소값 인덱스 |
np.nonzero(arr) | 0이 아닌 요소 인덱스 |
arr.reshape(3, 4) | 3x4로 형태 변환 |
arr.flatten() | 1D로 평탄화 (복사) |
arr.ravel() | 1D로 평탄화 (뷰) |
arr.T | 전치 |
arr.transpose(1, 0, 2) | 축 순서로 전치 |
arr.squeeze() | 1차원 항목 제거 |
np.expand_dims(arr, axis=0) | 차원 추가 |
np.concatenate([a, b], axis=0) | 축을 따라 연결 |
np.vstack([a, b]) | 수직 스택 |
np.hstack([a, b]) | 수평 스택 |
np.dstack([a, b]) | 깊이 방향 스택 |
np.stack([a, b], axis=0) | 새 축을 따라 스택 |
np.split(arr, 3) | 3등분으로 분할 |
np.vsplit(arr, 2) | 수직 분할 |
np.hsplit(arr, 2) | 수평 분할 |
np.array_split(arr, 3) | 분할 (불균등 허용) |
arr + 5, arr - 5 | 스칼라 덧셈/뺄셈 |
arr * 2, arr / 2 | 스칼라 곱셈/나눗셈 |
arr ** 2 | 거듭제곱 |
a + b, a * b | 요소별 연산 |
np.dot(a, b) | 내적 |
a @ b | 행렬 곱셈 |
np.mean(arr) | 평균 |
np.median(arr) | 중앙값 |
np.std(arr) | 표준 편차 |
np.var(arr) | 분산 |
np.sum(arr) | 합계 |
np.prod(arr) | 곱 |
np.min(arr), np.max(arr) | 최소/최대 |
np.percentile(arr, 75) | 75번째 백분위수 |
np.sqrt(arr) | 제곱근 |
np.exp(arr) | 지수 |
np.log(arr), np.log10(arr) | 자연/상용 로그 |
np.sin(arr), np.cos(arr) | 삼각 함수 |
np.abs(arr) | 절대값 |
np.round(arr, 2) | 소수점 2자리 반올림 |
np.floor(arr), np.ceil(arr) | 내림/올림 |
np.linalg.inv(A) | 역행렬 |
np.linalg.det(A) | 행렬식 |
np.linalg.matrix_rank(A) | 행렬 랭크 |
np.trace(A) | 대각합 |
np.linalg.norm(A) | 행렬 노름 |
np.linalg.eig(A) | 고유값과 고유벡터 |
np.linalg.svd(A) | 특이값 분해 |
np.linalg.qr(A) | QR 분해 |
np.linalg.cholesky(A) | 촐레스키 분해 |
np.linalg.solve(A, b) | Ax = b 풀기 |
np.linalg.lstsq(A, b) | 최소 제곱 해 |
np.random.rand(3, 4) | 균등 분포 [0, 1) |
np.random.randn(3, 4) | 표준 정규 분포 |
np.random.randint(0, 10, (3, 4)) | 랜덤 정수 |
np.random.uniform(0, 1, 10) | 균등 분포 |
np.random.normal(0, 1, 10) | 정규 분포 |
np.random.choice(arr, 5) | 랜덤 선택 |
np.random.shuffle(arr) | 제자리 셔플 |
np.random.permutation(arr) | 랜덤 순열 |
np.random.seed(42) | 랜덤 시드 설정 |
np.save("arr.npy", arr) | 단일 배열 저장 (바이너리) |
np.load("arr.npy") | .npy 파일 불러오기 |
np.savez("arrs.npz", a=arr1, b=arr2) | 여러 배열 저장 |
np.savetxt("arr.csv", arr, delimiter=",") | 텍스트/CSV로 저장 |
np.loadtxt("arr.csv", delimiter=",") | 텍스트/CSV에서 불러오기 |
np.genfromtxt("data.csv", delimiter=",") | 결측값 포함 불러오기 |