import numpy as np

x=np.arange(10)
x           # array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
np.ones(10) # array([ 1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.,  1.])



# 리스트를 array로
income = [50000, 50000, 100000, 25000, 32100, 30000]
income # [50000, 50000, 100000, 25000, 32100, 30000]

income2 = np.array(income)
income2          # array([ 50000,  50000, 100000,  25000,  32100,  30000])
income2[0]       # 50000
income2[2:]      # array([100000,  25000,  32100,  30000])
income2[:2]      # array([50000, 50000])
income2[[2,3,5]] # array([100000,  25000,  30000])

# matrix 를 사용할 수도 있습니다
np.matrix([[1,2],[3,4]])

# 행렬 matrix 연산
data1 = [1,2,3,4]
data2 = [5,6,7,8]
A = np.array(data1).reshape(2,2)
B = np.array(data2).reshape(2,2)

A   # array([[1, 2],[3, 4]])
B   # array([[5, 6],[7, 8]])

A+B # array([[ 6,  8],[10, 12]])
A-B # array([[-4, -4],[-4, -4]])
A*B # array([[ 5, 12],[21, 32]]) 행렬 곱이 아니라 같은 위치의 원소들끼리의 곱
A/B # array([[ 0.2       ,  0.33333333],[ 0.42857143,  0.5       ]])

np.dot(A,B) # array([[19, 22],[43, 50]]) 행렬 곱
np.dot(B,A) # array([[23, 34],[31, 46]]) 행렬 곱

# numpy array의 주요 속성: shape, dtype, ndi,
A.ndim  # 2
A.shape # (2, 2)
A.dtype # dtype('int32')

A.T              # array([[1, 3],[2, 4]]) 전치행렬 transpose
np.diag(A)       # array([1, 4]) 대각행렬 diagonal matrix
np.linalg.inv(A) # array([[-2. ,  1. ],[ 1.5, -0.5]]) 역행렬 inverse matrix
np.linalg.eig(A) # (array([-0.37228132,  5.37228132]), array([[-0.82456484, -0.41597356],[ 0.56576746, -0.90937671]])) eigen value, eigen vector


# 참고: array 대신 list 로도 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
x=[[4,2],[3,5]] # array가 아니라 list
x               # [[4, 2], [3, 5]]
np.diag(x)      # array([4, 5])

income = [50000, 50000, 100000, 25000, 32100, 30000]
income2 = np.array(income)

income2 # array([ 50000,  50000, 100000,  25000,  32100,  30000])

np.mean(income2) # 평균     47850.0
np.std(income2)  # 표준편차  25224.574657794859
np.min(income2)  # 최솟값   25000
np.max(income2)  # 최댓값  100000

d1 = np.array([1,2,3,4])
d1.dtype # dtype('int32')

d2 = np.array([1,2,3,4],dtype=np.int64)
d2.dtype # dtype('int64')

d3 = np.array([1,2,3,4], dtype=np.float32)
d3.dtype # dtype('float32')
d3       # array([ 1.,  2.,  3.,  4.], dtype=float32)