파이썬(python) 데이터분석 라이브러리[1] : numpy 알아보기

공감 및 댓글은 포스팅 하는데  아주아주 큰 힘이 됩니다!! 포스팅 내용이 찾아주신 분들께  도움이 되길 바라며 더 깔끔하고 좋은 포스팅을  만들어 나가겠습니다^^

이번 포스팅에서는 numpy 라이브러리에 대해 공부합니다.

이번 포스팅부터는 지난 포스팅에서 설치한 jupyter 를 사용합니다.

그 전에 numpy 가 무엇인지 알아야겠죠?

NumPy : Numerical Python 의 약자로

Python 을 사용한 과학 컴퓨팅의 기본 패키지입니다.

NumPy는 다음을 포함하는데요.

- 파워풀한 N 차원의 배열 객체

- 정교한(broadcasting) 기능

- C 와 C++ 그리고 포트란 코드 통합 도구

- 유요한 선형 대수학, 푸리에 변환, 난수 기능

주피터 실행하기

jupyter notebook 

명령어를 실행하면 아래처럼 페이지가 하나 뜹니다.

여기서 지난 포스팅에서 만들었던 파이썬 디렉토리로 이동합니다.

numpy 실습

new -> Python 3 을 눌러서 

Jupyter notebook 으로 이동합니다.

numpy ndarray(N차원 배열) 이해하기

1. numpy 임포트

jupyter notebook 에서는 해당 In 의 코드를 실행하려면, 그냥 Enter 가 아니라

Shift + Enter 로 실행합니다. Enter 그냥 해당 In에서 개행이 됩니다.

위 코드는 numpy 라이브러리를 임포트하되 np라는 약자로 사용할 수 있도록

선언한 것입니다.

2. n차원 배열 만들기 

numpy.array(인자) 로 n차원의 배열을 만들 수 있습니다.

array()안에 들어갈 인자로는 리스트 자료형의 변수나 , 다른 array 가 들어갈 수 있습니다.

리스트 자료형 변수 받아서 array 만들기

1차원 리스트와 2차원 리스트를 통해 1차원 배열과 2차원 배열을 만들었습니다.

배열의 크기 확인하기

shape 라는 멤버 변수를 통해 만든 배열의 크기를 볼 수 있습니다.

모든 성분이 0인 n차원 배열 만들기

zeros() 라는 함수를 사용합니다.

모든 성분이 1인 n차원 배열 만들기

ones() 라는 함수를 사용합니다.

간격이 1인 연속적인 숫자 배열을 만들기

arange() 라는 함수를 통해서 간격이 1인 연속적인 숫자 배열을 만들 수 있습니다.

만들 배열의 데이터 타입 확인하고, 타입 변경하기

np_arr 은 array([1., 2., 3., 4., 0.]) 입니다.

dtype 멤버 변수로 데이터의 타입을 확인합니다.

astype() 함수로 데이터의 타입을 변경합니다.

배열의 +, -, *, /, ** 연산

배열의 같은 성분끼리 연산을 하기 때문에 연산을 하는 배열 간의 성분의 갯수가

같아야 합니다.

이상으로 numpy에 대해, 그리고 array 관련 함수와 사용방법에 대해

간략히 공부했습니다.

다음 포스팅에서는 array 인덱싱에 대해서 공부합니다.

감사합니다.