[NumPy] 1로 초기화된 배열 생성: np.ones() 사용 및 설명

소개

  np.ones(shape, dtype, order)는 NumPy 라이브러리에서 배열을 생성하는 함수로, 주어진 크기(shape)와 데이터 타입을 가진 배열을 생성하며 모든 요소를 1로 초기화합니다. 이 함수는 데이터 초기화, 배열 생성, 머신러닝과 같은 다양한 작업에서 유용하게 사용됩니다. 특히, 배열의 크기와 데이터 타입을 쉽게 지정할 수 있어 다차원 배열을 간편하게 생성하는 데 유용합니다.

 

기본 사용법

import numpy as np

# 1차원 배열 생성 (5개의 1로 채워진 배열)
array_1d = np.ones(5)

# 2차원 배열 생성 (2x3 크기의 1로 채워진 배열)
array_2d = np.ones((2, 3))

# 데이터 타입을 지정한 배열 생성
array_dtype = np.ones((2, 3), dtype=np.float32)

print("1D 배열:", array_1d)
print("2D 배열:\n", array_2d)
print("dtype을 지정한 배열:\n", array_dtype)

상세 설명

• shape: 배열의 형태를 지정합니다. 정수 또는 튜플로 배열의 차원과 각 차원의 크기를 설정할 수 있습니다.
  
  • 예시: np.ones(5)는 1차원 배열을 생성하고, np.ones((2, 3))는 2x3 크기의 2차원 배열을 생성합니다.
• dtype (선택사항): 배열의 데이터 타입을 지정할 수 있습니다. 기본값은 float64이며, 필요에 따라 정수형(int32), 실수형(float32) 등으로 지정할 수 있습니다.
  
  • 예시: np.ones((2, 3), dtype=np.float32)는 실수형 배열을 생성합니다.
• order (선택사항): 배열이 메모리에 저장되는 순서를 지정할 수 있습니다. 기본값은 'C'로 행 우선 저장을 하며, 'F'는 열 우선 저장을 의미합니다.
  
  • 예시: np.ones((2, 3), order='F')는 열 우선 저장 방식으로 배열을 생성합니다.
• 활용
  
  • 배열 초기화: np.ones()는 데이터를 1로 초기화하거나 미리 배열 공간을 할당할 때 유용합니다. 가중치 초기화, 기본 데이터 생성 등에 자주 사용됩니다.
  • 행렬 연산 및 처리: 1로 채워진 배열을 활용해 수학적 계산, 과학적 시뮬레이션, 이미지 처리 등을 간편하게 수행할 수 있습니다.

 

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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