array

.array(생성할 데이터, 데이터 타입)  

import numpy as np
test_array = np.array([1,2,3,5], float)
type(test_array[3])

 >array([1., 4., 5., 8.])

#총 64bit이므로 하나의 값 당 8byte 가짐

 

- dtype: 데이터 타입 지정하는 매개변수 

  int: 정수형

  float: 실수형

 

- numpy배열은 tensor의 구조에 맞춰 배열 생성  

- 행렬의 모든 데이터가 채워져 있어야함 

test_list = [[1,4,5,8],[2,3,6]] 
np.array(test_list,float)

>ValueError

# 2X4 행렬을 구성하려고했지만, 2행 4열 값이 비어있음

# tensor중 일부가 비어있어 ValueError발생

 

- 파이썬 리스트는 각 값의 메모리 주소만 연속적으로 배열하여 다양한 종류의 값이 순서대로 표시되는 반면,  

  numpy 리스트는 실제 값을 연속적으로 나열하므로 각 값들의 메모리 크기가 동일해야하며,

  동적 타이핑을 포기하고 하나의 데이터 타입만 사용해야함

 

- dynamic typing: 여러 타입의 값들이 코드 수행과 동시에 결정됨

# 배열 전체의 데이터 타입
print(test_array.dtype)

>float64

# 배열의 구조
print(test_array.shape)​

>(4,)

tuple
: 셀수있는 수량의 순서있는 열거  
컴퓨터 과학에서 tuple은 어떤 요소의 집합, 혹은 테이블에서의 행을 가리킴  
(레코드와 동일한 의미). 단, 일반적인 집합과는 달리 중복이 허용될 수 있음
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