데이터 라이브러리 NumPy
넘파이 — Python 프로그래밍 언어용 오픈 소스 라이브러리로 벡터, 행렬 및 배열 작업을 위한 많은 작업을 구현합니다.
해석된 언어(예: Python)로 구현된 수학적 알고리즘은 종종 컴파일된 언어(예: Fortran, C, Java)로 구현된 것보다 훨씬 느립니다.
NumPy라이브러리는 다차원 배열 작업에 최적화된 계산 알고리즘(함수 및 연산자 형식) 구현을 제공합니다.
결과적으로 배열(행렬)에 대한 일련의 작업으로 표현될 수 있고
NumPy를 사용하여 구현될 수 있는 모든 알고리즘은 충분히 빠릅니다.
NumPy(Numeric Python)는 데이터 작업을 위한 핵심 수학 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 기계 학습 또는 데이터 분석 작업 작업을 위한 다른 라이브러리의 기반이 됩니다(예:
Pandas(표 형식 데이터 작업),
SciPy(최적화 방법 및 과학적 계산), < tt>Matplotlib (플로팅)).
NumPy로 작업하기
numpy 라이브러리 작업을 시작하려면 다른 라이브러리와 마찬가지로 프로그램 시작 부분에서 가져와야 합니다.
numpy 가져오기
또는 그렇게 (더 자주 사용됨)
numpy를 np로 가져오기
넘파이 벡터
NumPy의 벡터(또는 배열)는 정렬된 동종 데이터 세트입니다.
벡터의 요소는 목록에서와 마찬가지로 인덱스로 액세스할 수 있습니다. 벡터의 각 요소에는 생성 중에 설정되는 고유한 특정 위치가 있습니다.
모든 벡터 요소는 동일한 데이터 유형(int, str, bool 등)을 가집니다.
벡터 만들기
벡터를 생성하려면 numpy.array 생성자(반복 가능한 객체)를 사용해야 합니다.
괄호는 튜플, 목록, 범위() 등 반복 가능한 개체를 나타냅니다.
예
numpy를 np로 가져오기
numpy를 np로 가져오기
print(np.array((1,2,3,4,5))) # 튜플의 벡터
print(np.array([1,2,3,4,5])) # 목록의 벡터
print(np.array(range(5))) # 생성기의 벡터