Numpy 살펴보기

1. Numpy

넘파이는 수치계산을 위해 C언어로 제작된 파이썬 라이브러리입니다. 그 특징으로는 array를 통해 빠른 자료 처리가 가능하고, 벡터와 행렬 연산을 지원하며 고차원적 수학 함수를 지원한다는 것입니다. 

컴퓨터는 행렬 구조를 매우 편하게 작업할 수 있기 때문에 딥러닝 분석에 특화된 형식이 array라고 볼 수 있으며 다차원의 array도 지원하기 때문에 수치계산을 매우 쉽고 빠르게 해주는 자료 구조입니다.

넘파이는 기본적으로 아나콘다 배포판에 포함되어 들어오기 때문에 따로 설치를 할 필요 없이 바로 불러다가 쓸 수 있습니다.

▼ 넘파이 불러오기

주피터로 넘파이를 불러오기 위해서 3가지 방법을 사용할 수 있습니다.

1) import numpy

2) import numpy as np

3) from numpy import array

2. Array

array는 넘파이에서 제공되는 자료구조입니다. 위에서 설명했듯이 넘파이가 수치계산에 특화될 수 있도록 해주는 1등 공신이라고 할 수 있습니다. 파이선에서 제공하는 array는 동일한 data type을 갖는 다차원 자료구조를 갖습니다.

차원이라 하면 1차원은 자료를 한 줄로 묶는 것, 2차원은 표로 묶는 것, 3차원은 표 여러개로 묶는 것으로 이해하면 좋습니다. 

array는 data type을 갖고 있는 header가 달려있어서 값들의 type을 쉽게 확인할 수 있습니다. array안에는 같은 type의 값이 들어가야 하며 그 값들로는 boolean, integer, float, strings, object 등이 들어갈 수 있습니다.

▼넘파이 array만들기

import numpy as np

arr1 = np.zeros(20) #0값을 20개 갖는 1차원의 array

arr2 = np.zeros( [5, 9] ) #0값을 5행 9열로 채우는 2차원 array

arr3 = np.one( [4, 8] ) #1값을 4행 8열로 채우는 2차원 array

arr4 = np.array( [1,2,3] ) #리스트 값 1, 2, 3을 갖는 1차원 array

arr5 = np.array( [1,2,3] , [4,5,6] ) #리스트 값 1,2,3과 4, 5, 6을 각 행으로 갖는 2차원 array

▼array와 list의 차이

array는 수치계산이 가능하지만 list는 불가능합니다.

list = [1, 2, 3]

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

이 있다고 할 떄.

list * 3 의 결과는 [1, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3]이지만

array *3의 결과는 array( [3, 6, 9] )가 됩니다.