Numpy
과학 계산을 위한 기본 패키지, 배열과 행렬을 기본으로 수학 연산을 위한 가장 기본적인 라이브러리를 제공
ndarray는 NumPy(넘파이) 라이브러리에서 제공하는 다차원 배열 객체로, 파이썬에서 과학 및 수치 연산을 위한 핵심 데이터 구조 중 하나입니다. "ndarray"는 "N-dimensional array"의 약자이며, 다차원 배열을 다룰 수 있는 강력하고 효율적인 도구를 제공합니다.
다음은 ndarray의 주요 특징과 사용 사례에 대한 설명입니다
다차원 배열 : ndarray는 1차원, 2차원, 3차원 및 그 이상의 다차원 배열을 다룰 수 있습니다. 이것은 행렬, 이미지, 시계열 데이터, 음성 신호 및 다차원 수치 데이터를 표현하는 데 매우 유용합니다.
고성능 및 효율적 : NumPy는 C로 구현되어 있어 매우 빠른 연산을 제공하며, 큰 데이터 집합을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이는 데이터 과학 및 수학 연산에 필수적입니다.
유연한 데이터 유형 : ndarray는 다양한 데이터 유형을 지원하며, 요소가 동일한 데이터 유형을 가져야 하는 Python의 리스트와는 달리 다양한 데이터 유형을 하나의 배열에 포함시킬 수 있습니다. 예를 들어, 정수, 부동 소수점, 복소수, 문자열 등을 동시에 포함할 수 있습니다.
배열 연산 : NumPy는 배열 간의 다양한 수학 및 통계 연산을 지원합니다. 요소별 연산, 행렬 곱셈, 통계 계산, 브로드캐스팅 등 다양한 작업을 편리하게 수행할 수 있습니다.
색인 및 슬라이싱 : ndarray는 요소에 접근하고 일부 또는 전체 데이터를 슬라이싱하는 강력한 색인 및 슬라이싱 기능을 제공합니다.
풍부한 라이브러리 지원 : NumPy는 데이터 과학 및 수치 연산을 위한 다양한 라이브러리와 통합되어 있으며, 데이터 시각화, 기계 학습, 통계 분석, 신호 처리 및 다른 영역에서 사용할 수 있는 풍부한 생태계를 제공합니다.
NumPy의 ndarray를 생성하고 다루는 방법:
python Copy code
import numpy as np
# 리스트나 튜플로부터 ndarray 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
# 다차원 배열 생성
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
# 배열 슬라이싱
sub_arr = arr[1:4]
# 배열 연산
result = arr * 2
# 배열의 차원 및 모양 확인
shape = arr.shape
ndarray는 데이터 과학, 공학, 기계 학습 및 과학 연구에서 널리 사용되며, NumPy를 통해 다양한 수치 연산을 효율적으로 수행할 때 중요한 역할을 합니다.
