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Numpy
파이썬의 기본 데이터 형식과 내장 함수를 이용하는 것보다 다차원 배열 데이터를 효과적으로 처리할 수 있다.
대규모 다차원 배열, 행렬을 쉽게 처리할 수 있도록 지원하는 파이썬의 라이브러리이다.
데이터 구조 외에도 수치 계산을 위해 효율적으로 구현된 기능을 제공한다.
Scipy, Pandas, matplotlib 등 다른 Python 패키지와 함께 쓰이는 경우가 많다.
파이썬으로 수치해석, 통계 관련 기능 구현 시 Numpy는 가장 기본이 되는 모듈이다
행렬이나 일반적으로 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리 할 수 있도록 지원하는 파이썬의 라이브러리이다.
NumPy는 데이터 구조 외에도 수치 계산을 위해 효율적으로 구현된 기능을 제공한다.
배열 생성하기
>>> import numpy as np >>> x = np.array([1, 2, 3]) >>> x array([1, 2, 3]) >>> y = np.arange(10) # like Python's range, but returns an array >>> y array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
기본 작업
>>> a = np.array([1, 2, 3, 6]) >>> b = np.linspace(0, 2, 4) # create an array with four equally spaced points starting with 0 and ending with 2. >>> c = a - b >>> c array([ 1. , 1.33333333, 1.66666667, 4. ]) >>> a**2 array([ 1, 4, 9, 36])
유니버셜 함수
>>> a = np.linspace(-np.pi, np.pi, 100) >>> b = np.sin(a) >>> c = np.cos(a)
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