두 줄 요약 >
1) 컴퓨터도 이해하면서, 사람도 쉽게 작성, 관찰 할 수 있는 언어
2) 대형 커뮤니티로 참고 할 수 있는 데이터도 겁나게 많고,
다들 쓰기 때문에 사용을 안할 수가 없다.
Python 이란?
정의
사람이 읽기 쉬운 문법을 가진 고급 프로그래밍 언어로
데이터 분석, 인공지능, 웹 개발, 자동화 등 다양한 분야에 활용
주요 특징
간결성, 범용성, 풍부한 라이브러리, 오픈소스
- 문법이 짧고 직관적 (간결성)
- 데이터 분석, 웹, AI 등 여러 분야에서 사용 (범용성)
- 또한 다양한 확장 모듈을 제공 (라이브러리)
- 무료로 사용이 가능 (오픈소스)
✔️ 라이브러리, 패키지, 모듈
패키지는 모듈의 집합이며, 라이브러리는 패키지와 모듈의 집합체이다.
모듈 (datetime, math, random 등)
: 여러 클래스, 함수, 변수를 가지고 있는 (.py) 파일
패키지 (NumPy, Pandas)
: 단일 혹은 복수 개의 py 파일
라이브러리 (matplotlib, PyTorch, Beautiful Soup)
: 재사용이 가능한 코드 모음집
import [모듈 or 패키지 or 라이브러리] 를 통해 불러올 수 있다.
사용 목적 (이유)
데이터 처리 강점, 풍부한 라이브러리, 자동화 등
✔️ 전세계 1등
프로그래밍 언어 중 1위인 이유가 무엇일까? → "생산성"
: 직관적인 코드 (한마디로 쉽다)
: 압도적으로 많은 라이브러리 및 프로젝트 (https://pypi.org/)
: 차세대 기술분야 적용의 생산성과 편리성 (by 라이브러리)
참고) C 언어 - "성능"이 우선시 될때 많 이 사용
대표적인 라이브러리 종류
1) NumPy
수치 계산을 위한 라이브러리
다차원 배열과 행렬 연산을 지원하여 데이터 분석, 머신 러닝 등에 널리 사용
2) Pandas
데이터 조작과 분석을 위한 라이브러리 (데이터프레임 중심)
3) Matplotlib
데이터 시각화를 위한 라이브러리
각종 그래프와 차트를 생성하는 데에 널리 사용
4) Tensor Flow
구글에서 개발한 머신 러닝 프레임워크
딥 뉴럴 네트워크를 구축하고 학습하는 데에 사용
5) PyTorch
Facebook에서 개발한 머신 러닝 프레임워크 (텐서 연산)
6) Scikit-learn
기계 학습 알고리즘을 모아놓은 라이브러리 (머신 러닝 모델 구축)
7) Keras
딥 뉴럴 네트워크를 구축하고 학습 (Tensor 와 같이 자주 사용)
8) Seaborn
Matplotlib을 기반으로 한 통계 데이터 시각화 라이브러리(디자인 강점)
9) SciPy
과학적 계산, 최적화, 통계, 신호 처리 등의 기능을 제공
10) OpenCV
이미지 및 비디오 처리와 관련된 다양한 작업에 사용
