[Python] Numpy

Numpy소개 및 필요성

Numerocal Python의 약어

• 머신/딥, 데이터 전처리 필수 api
• 머신러닝의 주요 알고리즘은 선형대수와 통계 기반
• 선형대수 기반의 프로그램을 쉽게 만들 수 있도록 지원하는 대표적인 package
• 벡터 배열상에서 데이터 개조, 정제, 부분 집합, 필터링, 변형, 다른 종류 연산의 빠르 수행
• if-elif-else를 표현하는 반복문 대신 사용할 수 있는 조건절을 표현할 수 있는 배열표현
• 기본 python에선 list로 표현하나, numpy에서는 ndarray로 표현 

Numpy의 데이터 표현 단위 

 

Numpy의 용어

• axis: 값들의 나열 방향
• rank : 데이터 집합에서의 축의 개수
• shape : 형상 / 형태, 각 축 별 데이터 개수 
• size 
• 벡터화 : 배열의 각 원소에 대해 동일한 방법으로 동일한 연산 수행하는 과정
• 브로드캐스트: 서로 다른 모양의 두 배열을 확장하고 그 사이에서 벡터화된 계산을 수행하는 방법 

 

Python List와 Numpy Array의 차이점