Overview

NumPy는 선형대수학을 수행하기 위한 기능을 제공하는 가장 대표적인 라이브러리이다.

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NumPy

NumPy는 다차원 배열과 행렬 연산을 빠르고 효율적으로 처리하기 위한 데이터 사이언스의 핵심 라이브러리이다.

import numpy as np

N-dimensional Array

ndarray(N-dimensional array)는 NumPy 배열의 데이터 타입이다.

• numpy.ndarray

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

type(arr)  # numpy.ndarray

print(arr)  # [1 2 3 4 5 6 7 8]

arr  # array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

• 각 차원의 크기 확인: ndarray.shape

  arr.shape  # (8,)
  

• 차원의 수 확인: ndarray.ndim

  arr.ndim  # 1
  

• 전체 원소 개수: ndarray.size

  arr.size  # 8
  

• 배열 형태 변경: ndarray.reshape

  arr.reshape(2, 4)
  # array([[1, 2, 3, 4],
  #        [5, 6, 7, 8]])
  

  • 자동 추론: -1

    arr.reshape(2, -1)
    # array([[1, 2, 3, 4],
    #        [5, 6, 7, 8]])
    

• 타입 확인: ndarray.dtype

  arr.dtype
  # dtype('int64')
  

• 타입 변경: ndarray.astype(dtype)

  arr.astype(dtype=np.float32)
  # array([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8.], dtype=float32)
  

Constants

NumPy에서 제공하는 상수를 설명한다. np.nan은 원시 데이터에서 자주 볼 수 있는 값이다.

• $\pi = 3.141592$: np.pi

  np.pi
  

• $e = 2.718281$: np.e

  np.e