[Numpy] (1) Numpy arrays basic

HackerRank 문제: https://www.hackerrank.com/challenges/np-arrays/problem

Arrays | HackerRank

Input

1 2 3 4 -8 -10

Output

[-10. -8. 4. 3. 2. 1.]

import numpy

def arrays(arr):
    # 배열의 요소를 모두 float
    arr = numpy.array(arr, float)
    # reverse the array
    arr = numpy.flip(arr)
    return arr

arr = input().strip().split(' ')
result = arrays(arr)
print(result)

 

Numpy 모듈은 큰 배열의 연산을 빠르게 도와준다.

 

Numpy array는 리스트와 비슷하지만, 다른 점은 Numpy array는 모든 요소가 같은 타입이여야한다.

① numpy.array()는 리스트를 Numpy array로 변환하는데 이용한다.

 

Numpy array를 만들 때 데이터 타입을 명시하지 않으면 가장 적절한 데이터 타입을 부여한다.

데이터 타입을 명시하는 방법은 dtype parameter에 값을 넣으면 된다.

array의 데이터 타입은 .dtype을 이용해서 확인할 수 있다.

 

② numpy.flip()은 배열을 거꾸로 뒤집어준다.

 

연습)

>>> arr = np.array([1, 'A', 3.0, True])
>>> print(arr)
# ['1' 'A' '3.0' 'True']

>>> arr = np.array([1, 3.0, True])
>>> print(arr)
# [1. 3. 1.]

>>> arr = np.array([1, 3.0])
>>> print(arr)
# [1. 3.]

>>> arr = np.array([1, 3.0, 'A'], dtype=np.float64)
>>> print(arr)
# ValueError: could not convert string to float: 'A'

>>> print(arr.dtype)
# float64