x = np.array([1, 2, 3])
x.dtype

x = np.array([1, 2, 3])   
x.dtype   #2.7과 3버전의 차이인가?

"""
Explanation: NumPy 배열 생성과 변형
NumPy의 자료형
NumPy의 ndarray클래스는 포함하는 모든 데이터가 같은 자료형(data type)이어야 한다. 또한 자료형 자체도 일반 파이썬에서 제공하는 것보다 훨씬 세분화되어 있다.
NumPy의 자료형은 dtype 이라는 인수로 지정한다. dtype 인수로 지정할 값은 다음 표에 보인것과 같은 dtype 접두사로 시작하는 문자열이고 비트/바이트 수를 의미하는 숫자가 붙을 수도 있다.
| dtype 접두사 | 설명 | 사용 예 |
|-|-|-|
| t | 비트 필드 | t4 (4비트) | 
| b | 불리언 | b (참 혹은 거짓) | 
| i | 정수 | i8 (64비트) | 
| u | 부호 없는 정수 | u8 (64비트) | 
| f | 부동소수점 | f8 (64비트) | 
| c | 복소 부동소수점 | c16 (128비트) | 
| O | 객체 | 0 (객체에 대한 포인터) | 
| S, a | 문자열 | S24 (24 글자) | 
| U | 유니코드 문자열 | U24 (24 유니코드 글자) | 
| V | 기타 | V12 (12바이트의 데이터 블럭) | 
ndarray 객체의 dtype 속성으로 자료형을 알 수 있다.
End of explanation
"""


np.exp(-np.inf)

-np.inf

"""
Explanation: 만약 부동소수점을 사용하는 경우에는 무한대를 표현하기 위한 np.inf와 정의할 수 없는 숫자를 나타내는 np.nan 을 사용할 수 있다.
End of explanation
"""


np.exp(1)

np.array([1, 0]) / np.array([0, 0])

np.array([1, 0]) / np.array([0, 0])

"""
Explanation: The irrational number e is also known as Euler’s number. It is approximately 2.718281, and is the base of the natural logarithm
End of explanation
"""


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

"""
Explanation: 배열 생성
End of explanation
"""


a = np.zeros(5)
a

"""
Explanation: 앞에서 파이썬 리스트를 NumPy의 ndarray 객체로 변환하여 생성하려면 array 명령을 사용하였다.  그러나 보통은 이러한 기본 객체없이 다음과 같은 명령을 사용하여 바로 ndarray 객체를 생성한다. 

zeros, ones
zeros_like, ones_like
empty
arange
linspace, logspace
rand, randn

크기가 정해져 있고 모든 값이 0인 배열을 생성하려면 zeros 명령을 사용한다. dtype 인수가 없으면 정수형이 된다.
End of explanation
"""


b = np.zeros((5, 2), dtype="f8")
b

"""
Explanation: dtype 인수를 명시하면 해당 자료형 원소를 가진 배열을 만든다.
End of explanation
"""


c = np.zeros(5, dtype='S4')
c

c = np.zeros(5, dtype="S4")
c[0] = 'abcd'
c[1] = 'ABCDE'
c

"""
Explanation: 문자열 배열도 가능하지면 모든 원소의 문자열 크기가 같아야 한다. 만약 더 큰 크기의 문자열을 할당하면 잘릴 수 있다.
End of explanation
"""


d = np.ones((2,3,2,4), dtype='i8')
d

"""
Explanation: 0이 아닌 1로 초기화된 배열을 생성하려면 ones 명령을 사용한다.
End of explanation
"""


e = range(10)
print(e)
f=np.ones_like(e, dtype="f")
f

"""
Explanation: 만약 크기를 튜플(tuple)로 명시하지 않고 특정한 배열 혹은 리스트와 같은 크기의 배열을 생성하고 싶다면 ones_like, zeros_like 명령을 사용한다.
End of explanation
"""


g = np.empty((3,6))
g

"""
Explanation: 배열의 크기가 커지면 배열을 초기화하는데도 시간이 걸린다. 이 시간을 단축하려면 생성만 하고 초기화를 하지 않는 empty 명령을 사용할 수 있다. empty 명령으로 생성된 배열에 어떤 값이 들어있을지는 알 수 없다.
End of explanation
"""


np.arange(10)  # 0 . . . n-1

np.arange(3, 21, 2)  # start, end (exclusive), step

"""
Explanation: arange 명령은 NumPy 버전의 range 명령이라고 볼 수 있다. 해당하는 범위의 숫자 순열을 생성한다.
End of explanation
"""


np.linspace(0, 100, 5)  # start, end, num-points

np.logspace(0, 4, 4, endpoint=False)

"""
Explanation: linspace 명령이나 logspace 명령은 선형 구간 혹은 로그 구간을 지정한 구간의 수만큼 분할한다.
End of explanation
"""


np.random.seed(0)

np.random.rand(4)

np.random.randn(3,5)

"""
Explanation: 임의의 난수를 생성하고 싶다면 random 서브패키지의 rand 혹은 randn 명령을 사용한다. rand 명령을 uniform 분포를 따르는 난수를 생성하고 randn 명령을 가우시안 정규 분포를 따르는 난수를 생성한다. 생성할 시드(seed)값을 지정하려면 seed 명령을 사용한다.
End of explanation
"""


a = np.arange(12)
a

b = a.reshape(3, 4)
b

"""
Explanation: 배열의 크기 변형
일단 만들어진 배열의 내부 데이터는 보존한 채로 형태만 바꾸려면 reshape 명령이나 메서드를 사용한다. 예를 들어 12개의 원소를 가진 1차원 행렬은 3x4 형태의 2차원 행렬로 만들 수 있다.
End of explanation
"""


a.reshape(2,2,-1)

a.reshape(2,-1,2)

"""
Explanation: 사용하는 원소의 갯수가 정해저 있기 때문에 reshape 명령의 형태 튜플의 원소 중 하나는 -1이라는 숫자로 대체할 수 있다. -1을 넣으면 해당 숫자는 다른 값에서 계산되어 사용된다.
End of explanation
"""


a.flatten()

"""
Explanation: 다차원 배열을 무조건 1차원으로 펼치기 위해서는 flatten 명령이나 메서드를 사용한다.
End of explanation
"""


x = np.arange(5)
x

y = x.reshape(5, 1)
y

"""
Explanation: 길이가 5인 1차원 배열과 행, 열의 갯수가 (5,1)인 2차원 배열은 데이터는 같아도 엄연히 다른 객체이다.
End of explanation
"""


z = x[:, np.newaxis]
z

"""
Explanation: 이렇게 같은 배열에 대해 차원만 1차원 증가시키는 경우에는 newaxis 명령을 사용하기도 한다.
End of explanation
"""


a1 = np.ones((2, 3))
a1

a2 = np.zeros((2, 2))
a2

np.hstack([a1, a2])

"""
Explanation: 배열 연결
행의 수나 열의 수가 같은 두 개 이상의 배열을 연결하여(concatenate) 더 큰 배열을 만들 때는 다음과 같은 명령을 사용한다.

hstack
vstack
dstack
stack
r_
tile

hstack 명령은 행의 수가 같은 두 개 이상의 배열을 옆으로 연결하여 열의 수가 더 많은 배열을 만든다. 연결할 배열은 하나의 리스트에 담아야 한다.
End of explanation
"""


b1 = np.ones((2, 3))
b1

b2 = np.zeros((3, 3))
b2

np.vstack([b1, b2])

"""
Explanation: vstack 명령은 열의 수가 같은 두 개 이상의 배열을 위아래로 연결하여 행의 수가 더 많은 배열을 만든다. 연결할 배열은 마찬가지로 하나의 리스트에 담아야 한다.
End of explanation
"""


c1 = np.ones((2,3))
c1

c2 = np.zeros((2,3))
c2

np.dstack([c1, c2])

"""
Explanation: dstack 명령은 제3의 축 즉, 행이나 열이 아닌 깊이(depth) 방향으로 배열을 합친다.
End of explanation
"""


np.stack([c1, c2])

np.stack([c1, c2], axis=0)

np.stack([c1, c2], axis=1)

np.stack([c1, c2], axis=2)

"""
Explanation: stack 명령은 새로운 차원(축으로) 배열을 연결하며 당연히 연결하고자 하는 배열들의 크기가 모두 같아야 한다.
axis 인수(디폴트 0)를 사용하여 연결후의 회전 방향을 정한다.
End of explanation
"""


np.r_[np.array([1,2,3]), 0, 0, np.array([4,5,6])]

"""
Explanation: r_ 메서드는 hstack 명령과 유사하다. 다만 메서드임에도 불구하고 소괄호(parenthesis, ())를 사용하지 않고 인덱싱과 같이 대괄호(bracket, [])를 사용한다.
End of explanation
"""


a = np.array([0, 1, 2])
np.tile(a, 2)

np.tile(a, [2,3])

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

np.tile(a, (3, 2))

"""
Explanation: tile 명령은 동일한 배열을 반복하여 연결한다.
End of explanation
"""


x = np.arange(3)
x

y = np.arange(5)
y

X, Y = np.meshgrid(x, y)

X

Y

[zip(x, y)]

[zip(X, Y)]

for x, y in zip(X, Y):
    print (x, y)

for x, y in zip(X,Y):
    print (x, y)

[zip(x, y) for x, y in zip(X, Y)]

X

Y

plt.scatter(X, Y, linewidths=10);

"""
Explanation: 그리드 생성
변수가 2개인 2차원 함수의 그래프를 그리거나 표를 작성하려면 많은 좌표를 한꺼번에 생성하여 각 좌표에 대한 함수 값을 계산해야 한다.
예를 들어 x, y 라는 두 변수를 가진 함수에서 x가 0부터 2까지, y가 0부터 4까지의 사각형 영역에서 변화하는 과정을 보고 싶다면 이 사각형 영역 안의 다음과 같은 (x,y) 쌍 값들에 대해 함수를 계산해야 한다. 
$$ (x,y) = (0,0), (0,1), (0,2), (0,3), (0,4), (1,0), \cdots (2,4) $$
이러한 과정을 자동으로 해주는 것이 NumPy의 meshgrid 명령이다. meshgrid 명령은 사각형 영역을 구성하는 가로축의 점들과 세로축의 점을 나타내는 두 벡터를 인수로 받아서 이 사각형 영역을 이루는 조합을 출력한다. 단 조합이 된 (x,y)쌍을 x값만을 표시하는 행렬과 y값만을 표시하는 행렬 두 개로 분리하여 출력한다.
End of explanation
"""


