NumPy

Numerical Python (수치적인 연산에 최적화된 파이썬 도구)

줄어서 NumPy라고 한다.

 

NumPy의 기본은 NumPy Array자료형이다. 마치 Python List와 비슷한 형태를 지니고 있다.

데이터 코드를 작성할때 Python으로만 구현하게 대면 상대적으로 복잡하게 구현을 하지만,
NumPy를 사용하게되면 간결한 코드로 구현이 가능하다.

 

NumPy는 많은양의 데이터를 효율적으로 처리할수 있도록 메모리 최적화가 되어 있고 많은양의 연산을 빠르게 하도록 연산최적화가 되어 있다. 많은양의 데이터를 다루면 일반 파이썬 List와 반복문을 사용하면 오래 걸리지만 NumPy를 사용하면 빠르게 처리가능하다.

 

NumPy Array는 파이썬 문법으로 사용하는것이지만 C언어로 최적화가 되어 있다. 효율적인 메모리 관리와 연산을 하도록 설계되어 있고

여러연산이 동시에 이루어 질수 있도록 컴퓨터의 하드웨어를 잘 사용하도록 되어 있다.

 

데이터사이언스에서 많은양의 데이터를 다룰때 NumPy Array가 큰 장점이 될것이다.

그리고 NumPy Array를 사용하면 다른 라이브러리와도 잘 호환이 된다는것이 장점이다.

 

아래는 간단하게 jupyter notebook에서 numpy를 사용한 예를 보자

import numpy as np

array1 = np.array([1, 3, 5, 6, 7, 9])
array1

out : array([1, 3, 5, 6, 7, 9])

 

여기까지 Numpy를 알아보았다.