파이썬 numpy 사용법
서론
Numpy는 파이썬에서 과학적이고 수학적인 연산을 수행하기 위한 라이브러리이다. Numpy를 사용하면 파이썬에서 배열을 효율적으로 처리할 수 있으며, 선형 대수학, 푸리에 변환, 난수 생성 등 다양한 기능을 제공한다.
본론
- Numpy 설치하기
-
Numpy는 파이썬 패키지로서 pip를 통해 손쉽게 설치할 수 있다. 아래 명령을 터미널에 입력하여 설치한다.
pip install numpy -
Numpy 배열 생성하기
- Numpy에서 가장 기본적인 데이터 구조는
ndarray라는 다차원 배열이다. 다음은 Numpy 배열을 생성하는 방법이다.
“`python
import numpy as np
array1 = np.array([1, 2, 3]) # 1차원 배열 생성
array2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2차원 배열 생성
“`
- Numpy 배열 다루기
- Numpy 배열은 일반적인 리스트와 달리 원소 간 연산이 가능하며, 다양한 통계 및 수학 함수를 제공한다.
“`python
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
array.sum() # 배열의 원소들의 합
array.mean() # 배열의 평균
array.max() # 배열의 최댓값
array.min() # 배열의 최솟값
np.sqrt(array) # 배열의 각 원소에 루트 적용
“`
- Numpy 배열 인덱싱 및 슬라이싱
- Numpy 배열도 인덱싱과 슬라이싱을 통해 원하는 요소들을 선택할 수 있다.
“`python
import numpy as np
array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
array[0] # 인덱싱, 0번째 원소 선택
array[1:4] # 슬라이싱, 1번째부터 3번째 원소까지 선택
“`
결론
Numpy는 파이썬에서 배열을 효율적으로 다룰 수 있도록 해주는 강력한 라이브러리이다. 이 글을 통해 Numpy의 설치 방법, 배열 생성 및 다루기, 인덱싱 및 슬라이싱에 대해 알아보았다. Numpy는 데이터 분석, 과학 연산 등 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있다.