ndarray

ndarray는 NumPy 라이브러리의 핵심 객체로, 다차원 배열을 표현하는 자료구조야.

n-dimensional array의 줄임말로, 단일 타입의 데이터를 효율적으로 저장하고 연산할 수 있어.

 

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기본 개념

ndarray는 뭐가 특별할까?

특징설명

다차원 지원	1D, 2D, 3D 이상도 가능 (n차원)
빠른 연산	C로 구현되어 있어 반복문보다 훨씬 빠름
데이터 타입 통일	배열 내 모든 원소가 같은 dtype
브로드캐스팅 지원	차원이 달라도 연산 가능하게 함
팬시 인덱싱/마스킹	복잡한 조건 필터링 가능

 

생성 예시

import numpy as np

# 1차원 배열
a = np.array([1, 2, 3])

# 2차원 배열
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 3차원 배열
c = np.array([[[1], [2]], [[3], [4]]])

 

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주요 속성

a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(a.ndim)    # 차원 수: 2
print(a.shape)   # 배열 형태: (2, 3)
print(a.size)    # 전체 요소 개수: 6
print(a.dtype)   # 데이터 타입: int64 (플랫폼에 따라 다름)

 

ndarray와 일반 리스트 차이

항목listndarray

구조	가변 길이, 자료형 자유	고정 길이, 자료형 통일
속도	느림	빠름 (벡터화)
연산	루프 필요	+, * 등으로 가능

import numpy as np

a = [1, 2, 3]
b = np.array([1, 2, 3])

print(a * 2)     # [1, 2, 3, 1, 2, 3]
print(b * 2)     # [2, 4, 6]

 

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