Numpy

NumPy(Numerical Python)는 파이썬에서 과학 계산을 위한 핵심 라이브러리.
대규모 다차원 배열과 행렬 연산에 필요한 다양한 함수를 제공하며, 데이터 분석, 머신러닝, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 널리 사용된다.

주요 특징

  1. 다차원 배열 객체(ndarray): 동일한 데이터 타입을 가진 원소들로 구성된 다차원 배열을 제공한다.
  2. 효율적인 메모리 사용: 동일한 데이터 타입을 사용하여 메모리를 효율적으로 활용한다.
  3. 빠른 연산 속도: C언어로 구현되어 있어 연산 속도가 매우 빠르다.
  4. 다양한 수학 함수: 기본적인 산술 연산부터 복잡한 선형대수 연산까지 다양한 수학 함수를 제공한다.

주요 기능

  1. 배열 생성: np.array(), np.zeros(), np.ones(), np.arange() 등의 함수로 다양한 배열을 생성할 수 있다.
  2. 배열 연산: 원소별 연산, 행렬 곱셈, 전치 등 다양한 배열 연산을 지원한다.
  3. 인덱싱과 슬라이싱: 복잡한 인덱싱과 슬라이싱 연산을 통해 배열의 특정 부분에 접근할 수 있다.
  4. 통계 함수: sum(), mean(), std(), var(), min(), max() 등 다양한 통계 함수를 제공한다.
  5. 선형 대수 연산: np.dot(), np.linalg 모듈을 통해 행렬 곱셈, 역행렬, 고유값 계산 등을 수행할 수 있다.

사용 예시

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import numpy as np

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 기본 연산
print(arr + 1)  # [2 3 4 5 6]
print(arr * 2)  # [2 4 6 8 10]

# 통계 함수
print(np.mean(arr))  # 3.0
print(np.sum(arr))   # 15

# 다차원 배열
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(matrix.shape)  # (2, 3)

응용 분야

NumPy는 데이터 분석, 머신러닝, 이미지 처리, 금융 모델링, 신호 처리, 천문학, 물리학, 기후 과학, 로보틱스 등 다양한 분야에서 활용된다.

NumPy는 파이썬의 과학 계산 생태계의 기반이 되는 라이브러리로, pandas, matplotlib, scikit-learn 등 다른 주요 데이터 과학 라이브러리들과 함께 사용되어 강력한 데이터 처리 및 분석 도구를 제공한다.

참고 및 출처