[Python]Numpy

 

Numpy Cheat Sheet :
Numpy 요약본

구글에 검색

pdf로 다운로드 가능

짠

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Numpy란?

• numerical python의 약자.
• 데이터 과학을 위한 Library 중 가장 기본.
• 다차원 배열을 효율적으로 다룬다.
• 같은 자료형으로만 저장 가능.
• 같은 자료형으로만 저장시, 각 데이터 항목에 필요한 저장공간이 일정.
  → 따라서 몇 번째 위치에 있는 항목이든 순서만 안다면, 간단한 계산으로 접근 가능.

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활용

numpy 배열 확인하기

• .shape : 객체의 형상. 튜플형(m, n) 그대로 보여줌.
• .ndim :  몇 차원인 지.
• .dtype : 자료형은 무엇인지.
• .size : 크기. 몇 개가 들었는 지.

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Tab으로 함수목록 확인

numpy. 뒤에 커서를 두고 Tab 버튼을 누르면 사용가능한 함수목록을 보여준다.

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2차원 배열

 

사람이 이해하기 쉽게 2차원이라고 두줄로 출력해줌. 기특함.

1	2	3
4	5	6

 

2 x 3 배열이다. 보여줌

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사칙연산

 

같은 index위치의 값끼리 사칙연산 한다는 걸 알 수 있다.

 

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BroadCasting :
배열의 원소에 스칼라값이 복제되어 연산

 스칼라값이란?
위 연산에서 10과 같이 단일 데이터를 말한다.

브로드캐스팅과 같이 파이썬에서 하나의 명령을 여러 데이터에 적요하여
병력적 연산하는 것을 벡터화 연산 vectorized opperation = 병렬 연산이라고 한다.

또 다른 예시

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.arange(시작, ~까지, 증가값(생략가능)) :
연속적 다차원배열 생성

 

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.linspace(시작, 마지막, 갯수) :
일정한 간격으로 다차원 배열 생성

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List와 numpy의 차이

 

• numpy는 대용량의 데이터를 다룰 때 사용.
  + 다양한 함수 제공.
• List는 다양한 자료형을 가질 수 있지만, numpy는 동일한 자료형을 가진다.
• numpy가 더 성능이 좋다.
  List는 다양한 자료형을 가지기 때문에 다양한 메모리를 확인하느라 오래 걸린다.