numpy가 뭐야?

NumPy 시스템은 Python용 오픈 소스 수치 컴퓨팅 확장입니다. 이 도구는 대규모 행렬을 저장하고 처리하는 데 사용할 수 있습니다. Python의 자체 중첩 목록 구조(이 구조는 행렬을 나타내는 데에도 사용할 수 있음)보다 훨씬 효율적입니다.

1: Numpy 관련 소개:

파이썬으로 구현된 과학 계산:

1. 강력한 N차원 배열 개체

2. 비교적 성숙한(브로드캐스트) 함수 라이브러리; . C/C++ 및 Fortran 코드를 통합하기 위한 툴킷

4. 실용적인 선형 대수, 푸리에 변환 및 난수 생성 기능. 희소 행렬 연산 패키지 scipy와 함께 numpy를 사용하는 것이 더 편리합니다.

2: NumPy 패키지의 핵심은 ndarray 객체입니다. 이는 성능 향상을 위해 컴파일된 코드에서 수행되는 많은 작업과 함께 동종 데이터 유형의 n차원 배열을 캡슐화합니다. NumPy 배열과 표준 Python 시퀀스 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

• NumPy 배열은 동적으로 커질 수 있는 Python 목록과 달리 생성 시 고정된 크기를 갖습니다. ndarray의 크기를 변경하면 새 배열이 생성되고 원래 배열은 삭제됩니다.

•NumPy 배열의 요소는 모두 동일한 데이터 유형이어야 하며 따라서 메모리 크기도 동일해야 합니다. 예외: (NumPy를 포함한 Python) 객체의 배열을 가질 수 있으므로 다양한 크기의 요소 배열이 허용됩니다.

•NumPy 배열은 대용량 데이터에 대한 고급 수학 및 기타 유형의 작업을 용이하게 합니다. 일반적으로 이러한 작업은 Python의 내장 시퀀스를 사용하는 것보다 더 적은 코드로 더 효율적으로 수행할 수 있습니다.

• 점점 더 많은 Python 기반 과학 및 수학 패키지가 NumPy 배열을 사용하고 있습니다. 이러한 패키지는 종종 Python 시퀀스 입력을 지원하지만 처리 전에 이러한 입력을 NumPy 배열로 변환하고 일반적으로 NumPy 배열을 출력합니다. 즉, 오늘날의 Python 기반 과학/수학 소프트웨어를 많이(또는 대부분) 효과적으로 사용하려면 Python에 내장된 시퀀스 유형을 사용하는 방법을 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. NumPy를 사용하는 방법도 알아야 합니다. 배열.

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