[Python] Python의 scipy라이브러리 중 Numpy[수치 계산 라이브러리]

 

 

[Python] Python의 scipy라이브러리 중 Numpy[수치 계산 라이브러리]

 

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데이터 분석을 함에 있어서 최근 가장 많이 활용되는 것이 SQL과 파이썬의 라이브러리들입니다.

라이브러리에는 [Pandas, Numpy, Scipy, Matplotlib, Seaborn, Tensorflow, Keras] 등 다양한 분석을 위한 라이브러리들이 존재합니다.

 

 

이번 글에서는 라이브러리들 중 Numpy에 대해서 대략적으로 알아보는 시간을 가져보겠습니다.

 

Numpy는 "Numerical Python"의 줄임말로, C언어로 구성된 수많은 파이썬 라이브러리들 중

파이썬에서 고성능의 수치계산을 쉽게 할 수 있도록 도와주는 강력한 라이브러리입니다. 

 

벡터 및 행렬 연산에 있어서 매우 편리한 기능을 제공합니다.

 

 

  ∇ Numpy의 장점.[공식사이트에 적혀있는 장점]

• # POWERFUL N-DIMENSIONAL ARRAY [다차원 배열 ]
  • : NumPy에서 배열 및 벡터를 표현하는 핵심 구조인 ndarray를 사용하여 빠르고
  •    메모리를 효율적으로 사용할 수 있게 합니다.
• # NUMERICAL COMPUTING TOOLS [풍부한 함수 ]
  • :반복문을 작성할 필요 없이 전체 데이터 배열에 대해 빠른 연산을 제공하는 다양한 표준 수학 함수를 제공한다.
• # PERFORMANT [ 빠른 연산 속도 ]
  • :잘 최적화하여 컴파일된 C/C++ 코드를 사용하여 빠른 연산을 가능하게 합니다.

 

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      ∇ Numpy 프로그래밍 기초 정복.

       

넘파이 설치

넘파이 선언 방법.

 

            - 행렬 및 벡터연산을 위해선 다차원array를 사용해야합니다.

            - NumPy에선 이러한 다차원 array형태인 핵심적인 객체를 ndarray[넘파이의 기본 자료형]라고 부르며

              파이썬의 기본 내장 객체인 array와는 다르게 아래와 같은 속성들을 가지고 있습니다.

              기존 배열과 외관은 동일하지만, 내부 소스코드 구조가 달라 기존 배열 대비 속도가 빠릅니다.

 

            ∇ 기본 배열 생성.[np.array ]

 

                  : NumPy의 배열 생성은 기본적으로 np.array() 함수를 통해 파이썬 list를 인자로 받아 생성할 수 있습니다.

 

                  √ 배열을 생성하는 여러가지 방법.

                       

                       ≫ 리스트를 배열로 변환.

                             

 

결과

 

                       ≫ 특정 값으로 채워진 배열 생성.

                                   - np.zeros(n)  : n개의 요소가 0인 배열을 생성

                                   - np.ones(n) : n개의 요소가 1인 배열을 생성.

결과

                                   - np.empty(n) : n개의 요소가 무작위인 배열을 생성, 메모리 상태에 따라 다랄짐

                                                            빠른 속도를 이용해 효율적인 메모리 활용 위해 사용

 

                                  -np.linspace(x,y,z)

                                         : x번째 인자 ~y번째 인자까지 범위 내에서 z번째 인자 갯수만큼 선형 간격(일정간격)을

                                          가진 숫자들을 배열로 반환.

 

                      ≫ 연속된 숫자로 배열 생성.

               

 

 

                      ≫ 배열의 요소 추가, 제거 및 정렬.

 

                                 -np.sort()

                                         : 요소를 정렬하는 함수로, 오름차순으로 빠르게 정렬.

                                             + 원본은 변경하는 것이 아닌, 정렬된 배열을 복제하여 반환(원본 유지)

                                 

                                - np.concatenate()

                                     : 배열을 정렬하는 함수.

                                

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                ∇ NumPy 확인 메서드.

                    - 넘파이 객체는 아래와 같은 명령어로 차원 타입 등을 확인 가능.

                     

객체.dtype	객체의 타입(list, ndarray, tuple)
type(객체)	객체의 데이터 타입(int32, float64)
객체.ndim	차원확인
객체.shape	구조확인(shape)-객체의 행과 열에 대한 정보 튜플로 반환.

 

 

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∇ Numpy의 연산.

 

             ∇ 기본 연산.

                   

12,24,36

                         - numpy에서 더하기,뺴기와 곱셉은  +와 *를 사용하고,

                           나누기는 @연산자 혹은 dot()함수를 사용합니다.

  

                            ∇ 함수 연산. 

                                   - sum(), min(), max()와 같은 함수를 통해 연산 가능.