📌 Numpy(Numerical Python)란?
- 행렬, 대규모 다차원 배열을 편리하게 처리할 수 있는 파이썬 라이브러리
- 데이터 구조와 고성능 수치 계산 함수 제공
Numpy의 특징?
- N차원 배열 객체
- array 단위로 관리
- 큰 규모의 데이터연산을 빠르게 처리
- 반복문 없이 배열을 처리
- 정교한 브로드캐스팅(broadcast) 기능
📌 데이터 구조(Data structure)
1. 스칼라(Scals)
- 숫자
2. 백터(Vector)
- 벡터는 숫자들의 리스트 1D array
3. 행렬(Matrix)
- 행렬은 숫자들의 2D array
4. 다차원 배열(ndarray)
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서로 다른 타입의 데이터를 담을 수 없음 (메모리 낭비를 방지하기 위함)
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메모리의 양이 상대적으로 적음
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내부 반복문 사용으로 속도가 빠름
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배열 간의 산술 연산 가능
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다차원 배열의 구조는 shape으로 표기
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입체적인 데이터 구조를 가짐
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데이터 방향은 axis 로 표기
- 행 : axis =0
- 열 : axis = 1
- 채널 : axis =2
5. 리스트(list)
- 사용되는 메모리량이 많음
- 서로다른 타입의 데이터를 담을 수 있음
📌 브로드캐스팅 (broadcast)
-
일반적으로 numpy 에서 모양이 다른 배열끼리의 연산이 불가능하나, 특정한 조건이 부합할 경우, 모양이 다른 배열 끼리도 연산을 수행하도록 하는 것을 브로드 캐스팅이라고 함
-
브로드 캐스팅에서 모양이 부족한 부분은 확장하여 서로 연산을 수행할 수 있도록 함
(출처: http://www.astroml.org/book_figures/appendix/fig_broadcast_visual.html) -
크기가 다른 배열 간의 연산 함수를 적용하는 규칙집합
- mxn 행렬과 mx1간의 연산
- mxn 행렬과 1xn간의 연산
- mx1 행렬과 1xn간의 연산
참고
공부에는 끝이 없다