🔢 NumPy Cheat Sheet

np.array([1,2,3])        # 1D
np.array([[1,2],[3,4]])  # 2D
np.zeros(5)          # [0,0,0,0,0]
np.ones((3,4))       # 3×4 전부 1
np.full((2,3), 7)    # 2×3 전부 7
np.eye(4)            # 4×4 단위행렬
np.empty((2,3))      # 초기화X
np.arange(0,10,2)    # [0,2,4,6,8]
np.linspace(0,1,5)   # 균등 5개

arr.astype(np.float64) # 타입변환
arr.reshape(3,4)      # 형태 변경
arr.flatten()          # 1D 평탄화
arr.tolist()           # 리스트로
np.copy(arr)           # 복사

a = np.array([10,20,30,40,50])
a[0]      # 10 (첫번째)
a[-1]     # 50 (마지막)
a[1:4]   # [20,30,40]
# 2D
m = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
m[0,1]    # 2   (0행1열)
m[0,:]    # [1,2,3] 0행
m[:,0]    # [1,4,7] 0열
m[0:2,1:] # [[2,3],[5,6]]
# 불리언 / 팬시
a[a > 25]       # [30,40,50]
a[[0,2,4]]     # [10,30,50]

a = np.array([1,2,3])
b = np.array([4,5,6])
a + b  # [5,7,9]   덧셈
a * b  # [4,10,18] 곱셈
a ** 2 # [1,4,9]   제곱
a + 10 # [11,12,13] 스칼라

# axis 지정
m.mean(axis=0)  # 열별(↓) 평균
m.sum(axis=1)   # 행별(→) 합계

# 추가 / 삽입 / 삭제
np.append(a, [4,5])
np.insert(a, 1, 99)
np.delete(a, [0,2])
# 결합
np.concatenate([a, b])
np.vstack([a, b]) # 세로
np.hstack([a, b]) # 가로
# 분할
np.split(a, 3)
np.hsplit(m, 2)  # 가로
np.vsplit(m, 2)  # 세로
# 정렬
np.sort(a)       # 복사본
np.argsort(a)    # 정렬 인덱스

# 브로드캐스팅 (크기 다른 배열)
m = np.ones((2,3))   # (2,3)
v = np.array([1,2,3]) # (3,)
m + v  # [[2,3,4],[2,3,4]]

# np.where (조건부 선택)
np.where(a>2, a, 0)
# a>2이면 a값, 아니면 0

# 불리언 메서드
(a>2).sum()  # True 개수
(a>2).any()  # 하나라도?
(a>2).all()  # 모두?

# 고유값 / 멤버십
np.unique(a)
np.in1d(a, [1,3])

# 랜덤
np.random.rand(3,4)      # 0~1
np.random.randn(3,4)     # 정규
np.random.randint(0,10,(3,4))
np.random.seed(42)       # 재현성

# 선형대수
a @ b               # 행렬곱
np.linalg.inv(m)    # 역행렬
np.linalg.det(m)    # 행렬식
np.linalg.eig(m)    # 고유값

# 파일 I/O
np.save('a.npy', a)
a = np.load('a.npy')
np.savetxt('a.csv',a,delimiter=',')
a = np.loadtxt('a.csv',delimiter=',')

NumPy Cheat Sheet · 경희대학교 미디어학과 이종혁 교수 · 2026