numpy 라이브러리

데이터를 분석할 때, 계산은 필수적으로 사용된다. 이때 numpy 라이브러리를 사용하면 데이터 과학에 관한 대부분의 분야에 편하게 계산할 수 있다. 어떻게 라이브러리를 사용했는지 가볍게 정리해보려 한다.

numpy 라이브러리란?

Numerical Python의 약자.
Python 프로그래밍 언어를 위한 핵심 라이브러리 중 하나로,
대규모 다차원 배열과 행렬 연산에 대한 지원을 제공한다.

특징

1. 다차원 배열 객체

• NumPy의 핵심 기능은 ndarray라고 하는 N차원 배열 객체다.
• 이 배열은 동일한 타입의 요소들을 포함하며, 벡터 및 행렬 연산에 최적화되어 있다.

2. 빠른 수행 속도

• NumPy는 내부적으로 최적화된 C와 Fortran 코드를 사용하여 계산을 수행하기 때문에 순수 Python으로 작성된 코드보다 훨씬 빠른 성능을 가지고 있다.

3. 방대한 수학 함수 라이브러리

• 수학적 연산을 위한 다양한 함수를 제공한다.(선형대수, 통계 등)

4. 배열 인덱싱 및 슬라이싱

• 효율적인 배열 인덱싱과 슬라이싱을 통해 데이터 접근 및 조작이 용이하다.

5. 호환성과 통합성

• 다른 데이터 과학 및 수치 계산 라이브러리들과의 통합이 잘 되어 있다.
• 예를 들어, Pandas, Matplotlib 등 많은 Python 데이터 과학 도구들이 NumPy 배열을 기반으로 작동한다.

6. 브로드캐스팅 기능

• 서로 다른 크기의 배열 간의 연산을 가능하게 하는 강력한 브로드캐스팅 기능을 제공한다.

이러한 특징들이 존재하기 때문에, 시각화 작업뿐만 아니라 과학적으로 데이터를 분석할 때 많이 사용된다.