마찬가지로 코스, 황갈색 등과 같은 삼각 함수에 대한 그래프를 플롯할 수 있습니다. 다른 함수의 그래프를 플롯 할 수있는 또 다른 예를 보여 드리겠습니다. 1D 부울 배열의 길이는 슬라이스하려는 차원(또는 축)의 길이와 일치해야 합니다. 이전 예제에서 b1에는 길이 3(a의 행 수)이 있고 b2(길이 4)는 a의 2축(열)을 인덱싱하는 데 적합합니다. 다음 예제를 보면 부울 인덱싱을 사용하여 Mandelbrot 집합의 이미지를 생성하는 방법을 확인할 수 있습니다. 아래 예제: 이러한 모든 함수 외에도 배열 요소를 비교할 수 있는 메커니즘이 있다는 것을 아는 것이 유용할 수 있습니다. 예를 들어 두 배열의 요소가 동일한지 확인하려면 == 연산자입니다. 배열 요소가 작거나 큰지 확인하려면 연산자를 사용합니다. 이러한 분할 함수를 모두 사용할 때 염두에 두어야 할 것은 배열의 모양일 수 있습니다. 위의 사례를 예로 들어 보겠습니다: my_stacked_array의 모양 (2,8)을 가짐을 예로 들어 보겠습니다.

분할이 발생할 인덱스를 선택하려면 셰이프를 염두에 두어야 합니다. 많은 분들이 우리가 이미 파이썬 목록이있다면 왜 파이썬 numpy를 사용하는지 궁금해해야합니다. 그래서,이 파이썬 numpy 튜토리얼의 몇 가지 예를 이해하자. 가장 간단한 예에서는 OR을 사용하여 요소가 동일한지(예: 1) 또는 두 배열 요소 중 하나가 1인지 확인합니다. 둘 다 0이면 FALSE를 반환합니다. AND를 사용하여 두 번째 요소가 1인지 여부와 두 번째 요소가 1과 다른지 확인하지 않습니다. 함수 linspace는 지정된 간격동안 균등하게 간격이 지정된 숫자를 반환합니다. 예를 들어 아래 함수는 간격 0과 10 사이의 4개의 균등한 간격숫자를 반환합니다. 초기 자리 표시자 또는 몇 가지 예제 데이터를 사용하여 배열을 만드는 것은 numpy로 시작하는 훌륭한 방법입니다. 그러나 데이터 분석을 시작하려면 텍스트 파일에서 데이터를 로드해야 합니다. 위에 표시되는 배열은 이름이 이미 제안된 대로 2차원 배열입니다. 행은 “축 0″으로 표시되고 열은 “축 1″입니다.

축의 수는 차원의 수에 따라 올라갑니다: 3차원 배열에서 이전 코드 청크에서 예제를 보았을 때 추가 “축 2″가 있습니다. 이러한 축은 1차원 배열에 대해 이 것을 갖는 것이 없기 때문에 최소 2차원이 있는 배열에만 유효합니다. 예제는 암시적으로 이것을 나타내었지만 일반적으로 genfromtxt()는 좀 더 유연하게 사용할 수 있습니다. 그것은 로드xt ()보다 더 견고합니다. 참고: 아래에 설명된 모든 예제는 온라인 IDE에서 실행되지 않습니다.