Numpy란?

• 행렬 연산에 다양한 기능을 제공하는 라이브러리
• 내부가 C로 작성되어있어 속도가 매우 빠름
• 파이썬 외부 라이브러리
• 파이썬을 활용한 과학 컴퓨팅 전용 모듈
• 복잡한 행렬계산, 선형대수, 통계등의 기능 제공
• 선형대수학을 빠르게 연산
• pip install numpy로 설치(cmd 들어가서 명령어 치면됩니다)

Numpy 배열

• numpy 배열은 동일한 type
• list는 고성능 수치계산이 어려워 numpy 배열(array)로 수치계산 수행

numpy 배열생성

numpy 자주사용하는 명령어

- shape(크기확인)

- dtype(타입지정)

- dtype(타입확인)

- size (총 개수)

- T (transpose 행, 열 변경)

- arange() - range()와 비슷

np.arange(start, end, step)

- linspace()

np.linspace(start, end, count)

- eye() 대각선으로 1로 채워진 행렬

- zeros() 0으로 채워진 행렬

- ones() 1로 채워진 행렬

- full() 지정값으로 채워진 행렬

- random.randn() : 정규분포범위의 난수생성

random.rand() : 0~1에 표준 정규분포에서 난수를 가져옴
random.randint() : 지정한 숫자까지 0~지정수 까지 랜덤 난수 출력

- reshape (배열의 형태를 변경한다)

numpy연산 (더하기, 빼기, 곱하기, 나누기)

🍿Numpy 통계

- sum() 전체합계

- axis=0 행합계 // axis=1 열합계

- mean() 평균

max, min (데이터안의 최대값과 최소값)

var (평균으로 부터 얼마나 떨어져있는지 지표)