[Python] NumPy (np)

 

 

NumPy

NumPy는 Python에서 과학 연산을 위한 기본적인 패키지 중 하나로 Numeric Python의 약자이다. 대규모 다차원 배열과 행렬 연산에 필요한 함수와 메서드를 제공한다. 데이터 분석, 데이터 처리, 선형 대수, 머신 러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용된다.

 

NumPy 설치하기

PIP 방식으로 설치 가능하며 cmd창에서 해당 명령어를 입력하면 된다.

pip install numpy

 

사용선언

내장 함수가 아니기 때문에 사용할 때는 상단에 import 선언을 해주어야한다. 별칭은 일반적으로 np를 사용한다.

import numpy as np

 

 

사용

공식문서

NumPy documentation — NumPy v2.1 Manual

 

NumPy fundamentals — NumPy v2.1 Manual

 

 

주요 기능 정리

배열 생성	np.array()	리스트나 튜플을 배열로 변환	np.array([1, 2, 3]) → array([1, 2, 3])
	np.zeros()	0으로 채운 배열 생성	np.zeros((2, 3)) → array([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]])
	np.ones()	1로 채운 배열 생성	np.ones((3, 4)) → array([[1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.], [1., 1., 1., 1.]])
	np.arange()	지정된 범위 내 일정한 간격으로 값 생성	np.arange(0, 10, 2) → array([0, 2, 4, 6, 8])
	np.linspace()	지정된 구간을 일정한 간격으로 나누어 값 생성	np.linspace(0, 1, 5) → array([0., 0.25, 0.5 , 0.75, 1.])
배열 속성	.shape	배열의 크기 반환	arr.shape → (3, 2)
	.ndim	배열의 차원 수 반환	arr.ndim → 2
	.size	배열의 전체 원소 수 반환	arr.size → 6
	.dtype	배열의 데이터 타입 반환	arr.dtype → dtype('float64')
배열 연산	+, -, *, /	배열 간 기본 연산	arr1 + arr2 → 배열 간 원소별 덧셈
	np.add(), np.subtract()	원소별 덧셈, 뺄셈	np.add(arr1, arr2) → 배열 간 덧셈
	np.multiply(), np.divide()	원소별 곱셈, 나눗셈	np.multiply(arr1, arr2) → 배열 간 곱셈
수학 함수	np.sin(), np.cos()	삼각 함수 계산	np.sin(arr) → 배열 원소의 사인 값
	np.exp(), np.log()	지수 및 로그 함수 계산	np.exp(arr) → 배열 원소의 지수 값
	np.sqrt()	제곱근 계산	np.sqrt(arr) → 배열 원소의 제곱근 값
통계 함수	np.mean(), np.median()	평균 및 중앙값 계산	np.mean(arr) → 배열의 평균값
	np.std(), np.var()	표준편차 및 분산 계산	np.std(arr) → 배열의 표준편차
	np.sum(), np.min(), np.max()	합계, 최소값, 최대값 계산	np.sum(arr) → 배열의 합계
배열 변형	np.reshape()	배열의 형태 변경	arr.reshape(2, 3) → 배열을 (2, 3) 형태로 변경
	np.flatten()	배열을 1차원으로 펼침	arr.flatten() → 1차원 배열
	np.concatenate()	배열을 합침	np.concatenate([arr1, arr2], axis=0) → 배열 합치기
	np.split()	배열을 나눔	np.split(arr, 2) → 배열을 두 부분으로 분할
선형대수	np.dot()	행렬 곱셈	np.dot(arr1, arr2) → 행렬 곱셈
	np.linalg.inv()	역행렬 계산	np.linalg.inv(arr) → 행렬의 역행렬
기타 함수	np.random()	난수 생성	np.random.rand(3, 3) → 임의의 난수 생성