[NumPy] 빈 배열 생성하기: np.empty() 사용 및 설명

소개

  np.empty(shape, dtype, order)는 NumPy 라이브러리에서 배열을 생성하는 함수로, 주어진 크기(shape)만큼 메모리를 할당하지만 배열의 값을 초기화하지 않습니다. 즉, 배열 안에 임의의 값(메모리에 남아 있던 데이터)을 포함할 수 있습니다. 이 함수는 빠르게 배열을 생성해야 하지만 초기화할 필요가 없을 때 유용합니다. 다차원 배열을 쉽게 생성할 수 있으며, 메모리 할당만을 수행하므로 매우 효율적입니다.

 

기본 사용법

import numpy as np

# 1차원 배열 생성 (초기화되지 않은 값으로 채워짐)
array_1d = np.empty(5)

# 2차원 배열 생성 (2x3 크기)
array_2d = np.empty((2, 3))

# Fortran 스타일로 배열 생성
array_fortran = np.empty((2, 3), order='F')

print("1D 배열:\n", array_1d)
print("2D 배열:\n", array_2d)
print("Fortran 스타일 배열:\n", array_fortran)

상세 설명

• shape: 배열의 크기나 형태를 지정합니다. 정수나 튜플로 배열의 차원과 각 차원의 크기를 설정합니다.
  
  • 예시: np.empty(5)는 1차원 배열을 생성하고, np.empty((2, 3))는 2x3 크기의 2차원 배열을 생성합니다.
• dtype (선택사항): 배열의 데이터 타입을 설정할 수 있습니다. 기본값은 float64이며, 필요에 따라 다른 데이터 타입으로 설정할 수 있습니다.
  
  • 예시: np.empty((2, 3), dtype=np.int32)는 정수형 배열을 생성합니다.
• order (선택사항): 배열이 메모리에 저장되는 순서를 지정합니다. 'C'는 행 우선, 'F'는 열 우선입니다.
  
  • 예시: np.empty((2, 3), order='F')는 열 우선 방식으로 배열을 생성합니다.
• 활용
  
  • 빠른 배열 생성: 데이터를 0 또는 1로 초기화할 필요가 없는 경우에 매우 효율적이며, 메모리 공간만을 할당하기 때문에 빠른 성능을 제공합니다.
  • 다차원 배열 처리: 이미지 처리, 신호 처리 등 다양한 작업에서 대규모 데이터를 다룰 때 자주 사용됩니다.

 

라이센스

  NumPy는 BSD-3-Clause 라이센스를 따릅니다. 자유롭게 사용, 수정, 배포할 수 있으며 상업적 목적으로도 사용할 수 있습니다. 라이센스와 저작권 정보는 NumPy의 공식 GitHub 리포지토리에서 확인할 수 있습니다.

 

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