By Mark 
가장 기본적인 수치적 분석을 위해 사용하는 Numpy 기본(Numpy basic functions I)을 알아보려고 합니다. 3단계로 기본 적인 사용법을 이야기 하겠습니다.
이 글에서는 NumPy 라이브러리의 다재다능함과 강력한 기능에 대해 자세히 살펴보겠습니다. NumPy는 단순히 배열을 생성하는 도구가 아니라, Python에서 다양한 과학 연산의 근간을 이루는 핵심 기능입니다. NumPy의 기본 함수를 이해하면 더욱 복잡한 데이터 분석 및 조작 작업을 수행할 수 있습니다.
- Numpy basic functions I
- Numpy basic functions II
- Numpy basic functions III
목차
NumPy란?
NumPy (Numerical Python)는 2005년 Travis Oliphant가 개발한 파이썬의 대표적인 수치 계산 라이브러리입니다. 다차원 배열 객체(ndarray)와 이를 효과적으로 다룰 수 있는 다양한 수학 및 과학 계산 기능을 제공하고 있습니다.
NumPy의 역사
NumPy의 ndarray(N차원 배열) 객체는 Python에서 대용량 데이터셋을 위한 빠르고 유연한 컨테이너입니다. NumPy의 강력한 기능은 다차원 배열뿐만 아니라 이러한 배열에서 효율적으로 수행할 수 있는 풍부한 연산 세트에 있습니다.
- Numeric (1995년): Jim Hugunin이 처음 개발한 파이썬의 수치 계산 라이브러리
- Numarray (2001년): 더 큰 배열을 처리하기 위해 Numeric을 개선한 버전
- NumPy (2005년): Numeric과 Numarray를 통합하여 만들어진 현재의 NumPy
NumPy의 ndarray(N차원 배열) 객체는 Python에서 대용량 데이터셋을 위한 빠르고 유연한 컨테이너입니다. NumPy의 강력한 기능은 다차원 배열뿐만 아니라 이러한 배열에서 효율적으로 수행할 수 있는 풍부한 연산 세트에 있습니다.
또한, NumPy의 벡터화된 연산은 기존 Python 리스트보다 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 즉, 루프를 작성하는 대신 C로 구현된 NumPy의 최적화된 함수를 활용할 수 있습니다. 이를 통해 실행 속도가 빨라지고 코드가 깔끔해집니다.
이후, NumPy는 계속 발전하면서 과학, 공학, 데이터 분석 분야에서 필수 라이브러리가 되었습니다.
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가장 기본적인 사용법을 살펴 보겠습니다.
Code – Numpy basic functions I
NumPy 배열을 사용하여 수행할 수 있는 몇 가지 기본 연산을 살펴보겠습니다. 이러한 연산은 특히 데이터 과학 및 머신 러닝과 같은 분야에서 대용량 데이터셋을 다루는 모든 사람에게 필수적입니다.
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3])
print(a) #[1 2 3]
z = np.zeros((3, 4)) # 0 init
print(z)
#[[0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]
# [0. 0. 0. 0.]]
o = np.ones((2, 3)) # 1 initå
print(o)
#[[1. 1. 1.]
# [1. 1. 1.]]
e = np.empty((2, 2)) # non-init
print(e)
#[[1.5e-323 4.0e-323]
# [4.0e-323 4.0e-323]]
ar = np.arange(10)
print(ar) # [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
ar_step = np.arange(0, 10, 2)
print(ar_step) # [0 2 4 6 8]
lin = np.linspace(0, 1, 5)
print(lin) # [0. 0.25 0.5 0.75 1. ]다음은 NumPy 함수를 효과적으로 활용하는 방법을 보여주는 몇 가지 추가 예시입니다. 1차원 배열을 생성하는 것은 시작일 뿐입니다. 이를 더 높은 차원으로 빠르게 확장하고 수많은 수학 연산을 적용할 수 있습니다.
예를 들어, 행렬을 나타내는 2차원 배열을 생성하는 방법은 다음과 같습니다.
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(matrix) # Output: [[1 2 3]
[4 5 6]]NumPy는 생성 외에도 요소별 연산을 위한 함수를 제공합니다. 예를 들어, 배열에 스칼라를 추가하거나 요소별 곱셈을 수행하는 것은 간단합니다.
scalar_addition = matrix + 2
print(scalar_addition) # Output: [[3 4 5]
[6 7 8]]Output – Numpy basic functions I
[1 2 3]
[[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]
[0. 0. 0. 0.]]
[[1. 1. 1.]
[1. 1. 1.]]
[[ 2.31584178e+077 -2.00389588e+000]
[ 9.88131292e-324 2.78134232e-309]]
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
[0 2 4 6 8]
[0. 0.25 0.5 0.75 1. ]NumPy 배열을 사용하여 수행할 수 있는 몇 가지 기본 연산을 살펴보겠습니다. 이러한 연산은 특히 데이터 과학 및 머신 러닝과 같은 분야에서 대용량 데이터셋을 다루는 모든 사람에게 필수적입니다.
NumPy의 주요 사용 분야
다음은 NumPy 함수를 효과적으로 활용하는 방법을 보여주는 몇 가지 추가 예시입니다. 1차원 배열을 생성하는 것은 시작에 불과합니다. 이를 더 높은 차원으로 빠르게 확장하고 수많은 수학 연산을 적용할 수 있습니다.
예를 들어, 행렬을 나타내는 2차원 배열을 생성하는 방법은 다음과 같습니다.
마지막으로, NumPy 기본 함수 I에 대한 이해를 더욱 강화하기 위해 실제 데이터셋을 통해 연습해 보세요. 이러한 함수를 실제 데이터에 구현하면 함수 적용에 대한 실질적인 통찰력을 얻고 학습 경험을 향상시킬 수 있습니다.
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print(matrix) # Output: [[1 2 3]
[4 5 6]]NumPy는 생성 외에도 요소별 연산을 위한 함수를 제공합니다. 예를 들어, 배열에 스칼라를 추가하거나 요소별 곱셈을 수행하는 것은 간단합니다.
scalar_addition = matrix + 2
print(scalar_addition) # Output: [[3 4 5]
[6 7 8]]- 과학 및 공학 계산
- 선형대수, 미분방정식, 푸리에 변환 등 수학적 연산 수행.
- SciPy, Matplotlib과 함께 사용되어 연구 및 시뮬레이션에 활용.
- 데이터 분석 & 머신러닝
- Pandas, Scikit-learn과 함께 사용되어 데이터 전처리 및 머신러닝 모델 구현.
- 배열 연산을 통해 대규모 데이터를 빠르게 처리.
- 컴퓨터 비전 & 이미지 처리
- OpenCV와 함께 사용하여 이미지 필터링, 변환, 분석 등에 활용.
- 픽셀 단위 연산을 최적화하여 빠른 연산 가능.
- 금융 & 경제 분석
- 금융 시뮬레이션, 리스크 분석, 주식 데이터 처리 등에 사용.
- 고속 행렬 연산을 통해 대규모 금융 데이터를 효율적으로 분석.
- 빅데이터 및 인공지능
- 딥러닝 라이브러리(TensorFlow, PyTorch)에서 NumPy 배열을 기반으로 연산 수행.
- 데이터 변환 및 최적화 계산에 필수적인 역할 수행.
이미지 처리 분야에서 NumPy의 기능은 필수적입니다. 예를 들어, 이미지를 배열로 작업할 때 필터링 및 변환과 같은 연산을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, NumPy 배열에서 작동하는 scipy.signal 모듈의 convolve 함수를 사용하여 가우시안 필터를 효과적으로 적용할 수 있습니다.
또한, NumPy의 브로드캐스팅 기능을 사용하면 데이터를 수동으로 재구성하지 않고도 다양한 형태의 배열에 대한 연산을 수행할 수 있습니다. 이는 특히 서로 다른 데이터셋이 동일한 차원을 따르지 않을 수 있는 머신 러닝에서 유용합니다.
NumPy는 또한 많은 과학 응용 분야에서 필수적인 선형 대수 연산과 같은 복잡한 수학 함수를 지원합니다. 예를 들어, 다음을 사용하여 연립 방정식을 풀 수 있습니다.
A = np.array([[3, 1], [1, 2]])
b = np.array([9, 8])
x = np.linalg.solve(A, b)
print(x) # Output: [ 2. 3.]요약하자면, NumPy의 다재다능함은 단순한 배열 조작을 훨씬 뛰어넘습니다. 기본 연산부터 고급 수학 계산까지, NumPy를 완벽하게 이해하는 것은 데이터 분석이나 과학 컴퓨팅 분야에 진출하는 모든 사람에게 필수적입니다. Pandas, SciPy, Matplotlib과 같은 라이브러리와의 통합은 NumPy를 Python 과학 생태계의 초석으로 만듭니다.
결론적으로, NumPy의 핵심 기능을 이해하는 것은 데이터 과학 및 AI 분야에서 더욱 발전된 기술을 위한 디딤돌이 됩니다. 코딩 과정을 진행하면서 NumPy의 강력한 기능을 활용하여 프로젝트를 더욱 발전시키세요.
이제 NumPy의 기본 기능과 활용법을 살펴보았으니, NumPy를 더 깊이 있게 탐구하면 더욱 강력한 기능을 발견할 수 있을 것입니다. 이 놀라운 라이브러리를 활용하여 코딩을 계속하고 활용도를 높이세요! (Numpy basic functions I 끝!)