numpy[Numerical Python]

numpy

• Numerical Python
• 파이썬의 고성능 과학 계산용 패키지
• Matrix와 Vector와 같은 Array 연산의 사실상의 표준
• 한글로 넘파이로 주로 통칭
• 누군가는 넘피/늄파이라고 부르기도 함

    특징

• 일반 List에 비해 빠르고, 메모리 효율적
• 반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리를 지원함
• 선형대수와 관련된 다양한 기능을 제공함
• C, C++, 포트란 등의 언어와 통합 가능

numpy 사용법

import numpy as np

• numpy의 호출 방법
• 일반적으로 numpy는 np라는 alias(별칭) 이용해서 호출함
• 특별한 이유는 없음, 세계적인 약속 같은 것

array creation

test_array = np.array([1,4,5,8],float)
print(test_array)
type(test_array[3])

• numpy는 np.array 함수를 활용 배열을 생성함 -> ndarray객체
• numpy는 하나의 데이터 type만 배열에 넣을 수 있음
• List와 가장 큰 차이점-> dynamic typing not supported
• C의 Array를 사용하여 배열을 생성함

메소드

• shape: numpy array의 dimension 구성을 반환함
• dtype: numpy array의 데이터 type을 반환함
  -> np.array([[1,2,3],[4.5,5,6]], dtype = int)
• nbytes: ndarray object의 메모리 크기를 반환함
• size: 데이터의 개수

verctor:
np.array([1,4,5,"8"],float).shape
->(4,) (type은 tuple)

matrix:
matrix = [[1,2,5,8],[1,2,5,8],[1,2,5,8]]
np.array(matrix,int).shape
-> (3,4) (type은 tuple)

tensor:
tensor=[[[1,2,5,8],[1,2,5,8],[1,2,5,8]],
    [[1,2,5,8],[1,2,5,8],[1,2,5,8]],
    [[1,2,5,8],[1,2,5,8],[1,2,5,8]]]
np.array(tensor,int).shape
->(3,3,4) (type은 tuple)