[PYTHON] Numpy library 개념, 정리, 설명

---

안녕하세요, HELLO

 

이번엔 python에서 데이터 분석을 할 때 기초 라이브러리로 사용되는 Numpy에 대해서 알아보도록 하겠습니다. NumPy는 수학, 과학 연산을 위한 파이썬의 필수적이고 기본적인 패키지이며, Numerical Python의 합성어로서, 일반적으로 ‘넘파이’라고 읽습니다.

---

STEP 1. 'Numpy library' install, import

 

STEP 2. 'Numpy library' 기초

---

STEP 1. 'Numpy library' 개념

 

numpy에서는 기본적으로 array라는 단위로 데이터를 관리하며 연산합니다. array는 행렬(matrix)로 생각하면 됩니다. numpy를 사용하기 위해서는 설치 후, import해야 합니다. 코드에서 보다 편하게 사용하기 위해 as np를 붙임으로써 np라는 이름으로 numpy를 많이 사용합니다.

 

# numpy 설치
pip install numpy

# import numpy as np
import numpy as np

 

 

STEP 2. 'Numpy library' 기초

 

□ Array

 

NumPy는 숫자로 구성되는 array는 모두 동일한 타입의 요소를 갖고, 음이 아닌 정수 (0, 1, 2 ..)로 인덱싱 됩니다.

 

# np.array()는 1차원의 array를 만듧니다.
a = np.array([1, 2])
print(a)
# [1 2]

---

□ array 생성 및 초기화

 

NumPy는 다양한 함수를 통해 쉽게 array를 만들 수 있습니다. 이를 통해 쉽게 행렬을 만들 수 있으며, 머신러닝의 random initialization, zero initialization 등에서 편리하게 사용합니다.

 

# np.zeros와 np.ones 함수는  0 또는 1로 이뤄진 array를 만듧니다.

a = np.zeros((3, 2))
b = np.ones((2, 1))

print(a)
print(b)

'''
[[0. 0.]
 [0. 0.]
 [0. 0.]]
[[1.]
 [1.]]
'''

 

반응형

 

□ 수학 연산

 

NumPy는 array 단위, 행렬 단위에서 수학적 연산을 위한 함수를 제공합니다.

 

a = np.array([1., 2., 3.])
b = np.array([4., 3., 2.])

print(np.add(a, b))
print(np.multiply(a, b))

'''
[5. 5. 5.]
[4. 6. 6.]
'''

---

□ 난수 생성

 

NumPy는 무작위 난수 생성을 위한 함수를 제공합니다.

 

# np.random.rand 함수는  0에서 1 범위의 균일한 분포를 만듧니다.
# np.random.randn 함수는 표준정규분포를 갖는 숫자를 만듧니다.

a = np.random.rand(1, 3)
b = np.random.randn(2, 4)

print(a)
print(b)

'''
[[0.50288124 0.78609671 0.85163752]]
[[-2.4464885  -0.46228275  0.46530903  0.38768787]
 [-0.58298968 -0.58700331  0.7073956  -0.61529975]]
'''

---

□ 상수 생성

 

NumPy는 상수 생성을 위한 함수를 제공합니다.

 

pi = np.pi
e = np.e

print(pi)
print(e)

# 3.141592653589793
# 2.718281828459045

---

■ 마무리

오늘은 'Numpy library'의 기초에 대해서 알아봤습니다. 이후에는 함수에 대해서 자세히 정리해보려고 합니다.

좋아요와 댓글 부탁드리며,

오늘 하루도 즐거운 날 되시길 기도하겠습니다 :)

감사합니다.