numpy 배열 연산은 파이썬의 리스트와 다르다. 아래 코드로 확인 해보자 - Numpy 연산 파이썬의 리스트는 리스트들이 연결되는 반면 넘파이 배열은 기본적으로 배열간의 연산이 적용된다. import numpy as np # Python List x = [85, 90, 50] y = [95, 50, 75] z = x + y # 출력: [85, 90, 50, 95, 50, 75] # Numpy Array m = np.array([85, 96, 50]) f = np.array([95, 50, 75]) print("m+f = ", m+f) print("(m+f)/2 = ", (m+f)/2) print("m*2 = ", m*2) print("f+2 = ", f+2) ''' 출력: m+f = [180 146 1..
넘파이에서 주로 사용되는 함수를 알아보도록하자 백문이 불여일견 - Numpy의 내장 객체들 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=float) print("shape: ", a.shape) # 배열의 형태/크기 print("ndim: ", a.ndim) # 배열의 차원 수 print("dtype: ", a.dtype) # 배열 내 원소의 데이터 타입 print("itemsize: ", a.itemsize) # 배열 내 각 원소가 차지하는 메모리 크기 print("size: ", a.size) # 배열 내 원소의 총 개수 print("strides: ", a.strides) # 배열 각 차원별로 다음 원소로 점프하는데 필요한 바이트 단위의 거리 p..
What is NumPy? Numpy는 C언어로 구현된 수치해석용 파이썬 라이브러리이다. 다차원의 배열 자료구조 클래스인 ndarray 클래스를 지원하며 벡터와 행렬을 사용하는 선형대수 계산에 주로 사용된다. Why use NumPy? 파이썬에서 리스트는 여러개의 값들을 저장할 수 있어서 활용도가 높다. 허나 데이터를 처리하기위해서는 리스트와 리스트간의 다양한 연산이 필요하다. 리스트는 이러한 기능이 부족하며 연산의 속도도 빠르지 않다. 넘파이는 C언어에 기반한 배열 구조이므로 메모리를 적게 차지하여 대용량의 배열과 행렬을 빠르게 수행한다. 또한 고차원적인 수학 연산자, 고급연산자, 풍부한 함수를 포함하고있다. How to use NumPy? 넘파이를 사용하기 위해서는 다음과 같이 라이브러리를 불러야한다..
