numpy

[파이썬] 넘파이(Numpy) 함수 모음

틀린 부분이 있을 수도 있습니다. 또한 빠진 부분도 있을 수 있습니다. prod() - 원소 간의 곱셈 dot() - 내적 연산 a = np.array([1,3,5]) b = np.array([4,2,1]) np.dot(a,b) >>> 15 sum() - 원소 간의 합 cumprod() - 원소들의 누적 곱셈 cumsum() - 원소들의 누적의 합 abs() - 절댓값 sqaure() - 제곱 sqrt() - 루트 exp() - 밑이 자연상수 e인 지수함수(e^x)로 변환 log() - 밑이 e인 로그 - log2() : 밑이 2인 로그 - log10() : 밑이 10인 로그 - log_n m = math.log(m,n) : n이 밑이 된다 mean() - 평균 계산 std() - 표준 편차 계산 var..

[파이썬] 넘파이(Numpy) 메서드 실습

넘파이 라이브러리 불러오기 import numpy as np numpy 라이브러리를 임포트하며, as np 는 일종의 별명입니다. 일일이 numpy라고 치는 것보다 np라고 줄여서 치는게 편하겠죠? (참고로 아래 예제 코드에서는 이부분을 생략할 것입니다) 리스트 선언 및 numpy array로 변환 - np.array(list) : 리스트를 numpy array로 변환 import numpy as np # 1차원 리스트 선언 list1 = [1,2,3,4,5] # 2차원 리스트(행렬) 선언 list2 = [[1,2],[3,4]] arr1 = np.array(list1) # 1차원 리스트 arr2 = np.array(list2) # 2차원 리스트 print(arr1) >>>[1 2 3 4 5] print(..

[파이썬] 넘파이(Numpy) 란

넘파이(Numpy)란 - 데이터 분석 라이브러리 - Numerical computing with Python, 수칙연산 및 벡터 연산에 최적화된 라이브러리 - 2005년에 만들어졌으며, 100% 오픈소스 - C code로 구현되어 있어, 좋은 성능을 보인다 - N차원 연산에 최적화되어 있다 넘파이(Numpy)를 사용하는 이유 데이터 분석은 벡터 연산을 통해 이루어지며, 벡터 연산을 잘해야 데이터 분석을 잘할 수 있다. 즉, 넘파이는 벡터 연산에 최적화되어 있어서 유용하다 넘파이는 벡터 연산을 빠르게 처리하는 것에 최적화되어 있고, 파이썬 리스트로 구현했을 때보다 더 높은 속도를 보여준다 파이썬은 수치 연산에 매우 약해서, 머신러닝에서 성능 저하로 이어질 수 있으므로, 넘파이를 사용해서 이를 보완한다 넘파..