Numpy

1. Numpy란?

파이썬 외부 라이브러리로 행렬 연산에 다양한 기능을 제공하는 라이브러리입니다. 내부가 C언어로 작성되어 있어서 선형대수학 연산속도가 매우 빠릅니다. 복잡한 행렬계산, 선형대수, 통계등의 기능을 제공합니다. pip install numpy 명령어로 설치합니다.

# numpy의 사용
import numpy as np  # as는 DB의 as와 같습니다. 긴 이름대신 지정한 이름으로 사용하게 합니다.

np.__version__ # numpy버전

2. Numpy 배열

numpy는 행렬을 배열(ndarray)로 두고 연산합니다. List와 유사하지만 list는 고성능 수치계산이 어려워서 numpy배열로 수치계산을 수행합니다. numpy배열은 list와 달리 같은 데이터 타입만 담을 수 있습니다. numpy배열은 다차원 배열도 지원합니다.

다차원 배열은 행렬 연산을 하기위한 필수조건

data = np.array([1,2,3])
data1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])

type(data)  # numpy.ndarray
type(data1) # numpy.ndarray

data.ndim # 몇차원 배열인지 반환하는 함수
data1.ndim # 2

3. Numpy 명령어

• shape: 크기확인(n행m열)
• dtype(매개변수): data의 타입을 지정
• dtype: 타입확인
• size: 총 데이터의 수

• T: 행과 열의 교환(transpose)
• linspace(start, end count): start에서 end까지를 count로 나눈 배열을 만듭니다. range함수와 비슷
• arange(start, end step): range함수와 비슷
• eye(3): 대각선으로 1이 n개 채워진 행렬

• zeros: 0으로 채워진 행렬
• ones: 1로 채워진 행렬
• full: 지정값으로 채워진 행렬
• random.radn(): 정규분포범위의 난수 생성

randn와 rand는 모두 난수를 생성하는 함수입니다. 그러나 rand는 0부터 1사이에서 균일한 확률 분포로 실수 난수를 생성하고, randn은 기댓값이 0이고 표준편차가 1인 가우시안 표준 정규 분포를 따르는 난수를 생성합니다.

• reshape: 행렬의 형태 변경
• +, -, *, / 연산 가능

3.1. Numpy 통계

(전체, 행(axis=0), 열(axis=1)가 가능)

• sum: 전체합계, 행합계(axis=0), 열합계(axis=1)가 가능
• mean: 평균
• max: 최대값
• min: 최소값
• var: 분산(데이터가 평균으로부터 얼마나 떨어져있는 지표)