[Python] NumPy란?

💡 Numpy (Numerical Python)

C언어로 구현된 python library이며, 고성능의 수치계산을 위해 제작되었다.

• 벡터 및 행렬(array) 연산에 있어서 매우 편리한 기능 제공
• 다차원 배열 자료구조인 ndarray지원
• 데이터분석을 할 때 사용되는 pandas, matplotlib의 기반으로도 사용

 

Numpy를 사용하기 위해서는 import numpy as np로 import해줘야 한다.

#함수

np.array()

• 리스트를 이용하여 numpy 생성
• Ex>

ar1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
ar2 = np.array([[10, 20, 30], [40, 50, 60]])

np.arange()

• 값의 범위를 지정하여 numpy 생성
• Ex>

ar1 = np.arange(1, 11, 2)

np.array().reshape()

• 구조를 지정하여 numpy 생성
• Ex>

# 3행 2열 구조로 변경
ar1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]).reshape((3, 2))

np.zeros()

• 초기값과 구조를 지정하여 numpy 생성
• Ex>

ar1 = np.zeros((2, 3))

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numpy 슬라이싱

• Ex>

# ar2의 0행 0,1과 1행 0,1 값을 가져온다
ar1 = ar2[0:2, 0:2]

numpy 사칙연산

• Ex>

# ar1의 모든 인덱스에 10을 더한다
ar2 = ar1 + 10

# ar1과 ar2의 각각의 인덱스 값을 더한다
ar3 = ar1 + ar2

# ar1의 모든 인덱스에 각각 2를 곱한다.
ar1 * 2

numpy 행렬곱 연산

• 두 numpy의 열 인덱스 값 끼리 곱하고 다른 행 인덱스와 더함
• Ex>

# ar1, ar2의 각각의 열을 곱하고 행끼리 더한다.
ar1 = numpy.array([1, 2, 3])
ar2 = numpy.array([2, 3, 4])

np.dot(ar1, ar2) # => 20