NumPy 시작 가이드: 데이터 처리의 새로운 세계로 들어가기

1. NumPy

pip 명령을 통해 터미널에 NumPy를 설치합니다.

2. NumPy 가져오기

python 스크립트에서 NumPy 모듈 가져오기:

3. 배열 생성 및 운영

NumPy의 핵심 데이터 구조는 ndarray이며, 이는 1차원, 2차원 또는 더 높은 차원의 배열을 만들 수 있습니다.

4. 배열 속성 및 방법

NumPy 배열에는 데이터를 조작하고 분석하는 다양한 속성과 방법이 있습니다.

• shape: 배열의 모양(치수 및 크기)
• dtype: 배열 요소의 유형
• reshape: 배열의 모양을 변경합니다
• 전치: 배열을 전치
• sum: 배열 요소의 합을 계산합니다
• mean: 배열 요소의 평균을 계산합니다

5. 배열 인덱싱 및 슬라이싱

NumPy는 유연한 인덱싱 및 슬라이싱 메커니즘을 제공하여 배열 요소에 쉽게 액세스하고 수정할 수 있습니다.

6. 기본 수학 연산

NumPy는 배열에 대한 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈과 같은 기본 수학적 연산을 지원합니다.

7. 데이터 방송

NumPy의 데이터 브로드캐스팅을 사용하면 다양한 모양의 배열에서 수학 연산을 수행할 수 있어 대규모 데이터 세트 처리가 단순화됩니다.

8. 파일 입력/출력

NumPy는 np.load 및 np.save 함수를 통해 파일에서 배열을 쉽게 로드하고 저장할 수 있습니다.

9. 성능 최적화

NumPy는 대규모 배열의 성능에 최적화되었으며, 벡터화된 연산과 NumPy 관련 기능을 사용하여 효율성을 더욱 향상할 수 있습니다.

• 루프 대신 벡터화된 작업을 사용하세요
• 불필요한 배열 복사를 피하세요
• NumPy의 병렬화 기능 활용

10. 고급 기능

NumPy는 기본 작업 외에도 다음과 같은 고급 기능도 제공합니다.

• 선형 대수 연산
• 푸리에 변환
• 난수 생성
• 이미지 처리

이러한 핵심 개념을 익히면 초보자도 빠르게 NumPy를 시작하고 데이터 처리 및 분석 분야에서 더욱 강력해질 수 있습니다.

위 내용은 NumPy 시작 가이드: 데이터 처리의 새로운 세계로 들어가기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!