Python의 Numpy 배열 [알아야 할 모든 것]

파이썬에는 다양한 작업을 수행하는 데 사용되는 많은 라이브러리 가 있습니다. 수행할 작업에 따라 라이브러리가 그에 따라 그룹화됩니다. Python은 다양한 과학 및 수학 계산을 수행하기 위한 최상의 환경을 제공하는 우수한 프로그래밍 언어입니다. 그러한 라이브러리 중 하나는 Python의 인기 있는 라이브러리인 Numpy입니다. 엔지니어링 및 과학 분야에서 계산을 수행하는 데 사용되는 Python의 오픈 소스 라이브러리입니다.

이 기사는 Python의 Numpy 배열 과 함께 Numpy 라이브러리에 중점을 둡니다 .

Python의 Numpy 라이브러리

수치 데이터는 다양한 연구 및 개발 부문에서 없어서는 안될 부분이었습니다. 방대한 양의 정보를 담고 있는 데이터입니다. 데이터 작업은 모든 과학 연구의 핵심입니다. 라이브러리는 이러한 수치 데이터 작업을 위한 최고의 Python 라이브러리 중 하나입니다. Numpy 어레이의 사용자는 아직 경험이 없는 코더이거나 산업 연구 또는 최첨단 과학 연구에 종사하는 경험 많은 연구원일 수 있습니다. 따라서 초보자든 숙련된 사용자든 Numpy 라이브러리는 데이터 분야에서 일하는 거의 모든 사람이 사용할 수 있습니다. Numpy의 API는 SciPy, Pandas, sci-kit-learn, scikit-image, Matplotlib 및 과학 및 데이터 과학 패키지에 적용하기 위해 개발된 기타 여러 패키지에서 사용할 수 있습니다.

Python의 Numpy 라이브러리는 다차원 배열과 행렬 데이터 구조로 구성됩니다. 라이브러리는 동종 배열 객체인 ndarray 를 제공합니다. Python 의 Numpy 배열 은 n차원 형식입니다. 라이브러리에는 어레이에 대한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 여러 메서드도 포함되어 있습니다. 라이브러리는 배열에 대해 여러 수학 연산을 수행하는 데에도 사용할 수 있습니다. 데이터 구조를 Python에 추가하여 다양한 행렬과 배열을 효율적으로 계산할 수 있습니다. 라이브러리는 또한 행렬과 배열에 대해 연산을 수행하는 데 사용할 수 있는 여러 수학 함수를 제공합니다.

라이브러리 설치 및 가져오기

Python에 Numpy를 설치하려면 과학적 기원의 Python 배포를 사용해야 합니다. 시스템에 이미 Python이 설치되어 있는 경우 다음 명령을 통해 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

Conda는 Numpy를 설치하거나 다른 명령 pip installs Numpy를 사용할 수 있습니다.

Python이 아직 시스템에 설치되지 않은 경우 Anaconda를 사용할 수 있으며 이는 가장 쉬운 설치 방법 중 하나입니다. Anaconda를 설치하기 위해 SciPy, Numpy, Scikit-learn, pandas 등과 같은 다른 라이브러리나 패키지를 별도로 설치할 필요가 없습니다.

Numpy 라이브러리는 import Numpy as np 명령을 통해 Python에서 가져올 수 있습니다.

라이브러리는 Python에서 빠르고 효율적인 방식으로 배열을 생성하는 여러 방법을 제공합니다. 또한 배열을 수정하거나 배열 내의 데이터를 조작할 수 있는 방법을 제공합니다. 목록과 Numpy 배열 의 차이점 은 Python 목록 내의 데이터는 다른 데이터 유형일 수 있지만 Python의 Numpy 배열 의 경우 배열 내의 요소는 동종이어야 한다는 것입니다. 요소는 Numpy 배열 내에서 동일한 데이터 유형입니다. Numpy 배열의 요소가 다른 데이터 유형인 경우 Numpy 배열에 사용할 수 있는 수학 함수는 비효율적입니다.

Numpy 배열과 목록을 비교하면 Numpy 배열 의 더 빠르고 컴팩트한 특성으로 인해 Numpy 배열이 자주 사용됨을 알 수 있습니다. 또한 배열이 메모리를 덜 사용하기 때문에 Numpy 배열을 사용하기 더 편리합니다. 배열이 메모리를 덜 사용하므로 배열 내 요소의 데이터 유형을 지정할 수 있으므로 사양에 대한 메커니즘을 제공합니다. 따라서 프로그램 코드를 최적화할 수 있습니다.

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파이썬의 Numpy 배열

Numpy 배열은 Numpy 라이브러리 내의 중앙 집중식 데이터 구조입니다. 배열이 정의되면 원시 데이터에 대한 정보를 포함하는 그리드 방식으로 배열된 배열로 구성됩니다. 또한 배열에서 요소를 찾는 방법이나 배열에서 요소를 해석하는 방법에 대한 정보도 포함되어 있습니다. Numpy 배열은 여러 가지 방법으로 인덱싱할 수 있는 그리드의 요소로 구성됩니다. 배열 내의 요소는 데이터 유형이 동일하므로 배열 dtype이라고 합니다.

• 배열의 인덱싱은 음이 아닌 정수 튜플을 통해 수행됩니다. 정수, 부울 또는 기타 배열을 통해 인덱싱될 수도 있습니다.
• 배열의 순위는 배열의 차원 번호로 정의됩니다.
• 배열의 모양은 다른 차원을 따라 배열 크기를 정의하는 정수 집합으로 정의됩니다.
• 배열의 초기화는 고차원 데이터에 대한 중첩 목록을 사용하여 Python 목록을 통해 수행할 수 있습니다.
• 배열 내의 요소는 대괄호를 통해 액세스할 수 있습니다. Numpy 배열의 인덱싱은 항상 0으로 시작하므로 요소에 액세스하는 동안 배열의 첫 번째 요소는 0 위치에 있습니다. 예: b[0]은 배열 b의 첫 번째 요소를 반환합니다.

Numpy 배열에 대한 기본 작업

• np.array() 함수는 Python에서 Numpy 배열을 만드는 데 사용됩니다. 사용자는 배열을 만든 다음 목록에 전달해야 합니다. 사용자는 목록에서 데이터 유형을 지정할 수도 있습니다.
• np.sort() 함수는 Python에서 Numpy 배열을 정렬하는 데 사용할 수 있습니다. 사용자는 함수가 호출될 때 종류, 축 및 순서를 지정할 수 있습니다.
• 배열의 차원이나 축 번호에 대한 정보를 얻기 위해 사용자는 ndarray.ndim을 사용할 수 있습니다. 또한 ndarray.size를 사용하면 배열에 있는 전체 요소에 대해 알 수 있습니다.
• 다음 명령을 사용하여 Numpy 배열의 모양과 크기를 알 수 있습니다. ndarray.ndim, ndarray.shape 및 ndarray.size. 배열의 차원이나 배열의 축 수에 대한 아이디어를 얻으려면 ndarray.ndim 명령이 사용됩니다. 배열에 있는 총 요소 수에 대한 세부 정보를 얻으려면 ndarray.size 명령이 사용됩니다. ndarray.shape 명령은 배열의 다른 차원에 따라 저장된 요소 번호를 나타내는 정수 집합을 반환합니다.
• Numpy 배열은 Python의 목록과 유사한 방식으로 인덱싱되고 슬라이스될 수 있습니다.
• "+" 기호를 사용하여 두 개의 배열을 함께 추가할 수 있습니다. 또한 함수 sum()을 사용하여 배열에 저장된 모든 요소의 합을 반환할 수 있습니다. 이 함수는 1차원 또는 2차원 배열과 고차원 배열에서도 사용할 수 있습니다.
• Numpy 배열의 브로드캐스팅 개념을 통해 다양한 모양의 배열에 대해 작업을 수행할 수 있습니다. 그러나 배열 차원은 호환되어야 합니다. 그렇지 않으면 프로그램에서 ValueError가 발생합니다.
• sum() 함수 외에도 Numpy 배열은 요소의 평균을 구하는 평균 함수, 배열 요소의 곱을 구하는 prod 함수, 표준 편차를 얻기 위한 std 함수를 제공합니다. 오류의 요소.
• 사용자는 목록 목록을 Numpy 배열에 전달할 수 있습니다. 2차원 배열을 생성하기 위해 목록 목록을 전달할 수 있습니다.