Numpy 란?

Numpy

파이썬이 잘 쓰이지 않은 큰 이유가 바로 계산속도입니다. 계산속도가 느리면 데이터 처리를 하거나 코드 명령이행을 하면 결과를 도출하는데 시간이 많이 걸리게 됩니다. 당연히 다른 언어를 쓰는게 훨씬 효율적입니다. 

파이썬의 계산속도 문제를 해결하기 위해서 Numpy라는 모듈을 씁니다. 

Numpy는 수치 배열 데이터를 다루기 위해 사용하는데 보통 파이썬의 리스트와 비슷하게 생겼고 효율적인 계산과 다양한 선형수학을 다룰 수 있습니다. 또한 numpy로 인해 계산속도를 개선해서 파이썬만의 직관적이고 간단한 언어를 가지고 데이터 처리를 할 수 있다는 큰 장점이 생기게 되었습니다.

 

Numpy 장점

1. 파이썬 리스트보다 계산 속도가 빠름.

2. 파이썬 리스트보다 적은 메모리 사용.

3. 선형대수,통계관련 함수가 내장.

 

파이썬 리스트와 numpy의 ndarray를 비교해 보면 파이썬 리스트는 리스트 하나하나에 메모리를 따로 입혀줍니다.

반면에 ndarray는 원소하나하나를 따로 보는게 아니고 전체를 한 덩어리로 봐서 한 메모리 안에 넣어서 연산을 합니다. 

구조적인 방법의 변경으로 인해 메모리를 절약하고 계산속도도 빠르게 되는 효과를 낳게 되었습니다.

 

ndarray와 Python list의 메모리 사용

 

Numpy 설치

아나콘다를 설치했을 경우에는 numpy가 설치되어 있으므로 설치가 필요없습니다.

아나콘다를 설치하지 않았거나 새로 설치하고 싶다면 다음과 같이 코드를 입력하여 설치합니다.

pip install numpy

Jupyther notebook 안에서 pip을 사용하고 싶다면 앞에 느낌표를 붙이고 코드를 입력하시면 되겠습니다.

!pip install numpy

 

 

Numpy 참고 사이트

1. numpy의 모든 사용방법이 있는 곳(Quick search에서 사용방법을 알고싶은 함수를 입력하면 자료가 다 나옵니다)

https://numpy.org/devdocs/dev/conduct/code_of_conduct.html

NumPy Code of Conduct — NumPy v1.19.dev0 Manual

2. numpy에 기초적인 사용방법이 들어있는 사이트

https://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/

Python Numpy Tutorial (with Jupyter and Colab)

3. numpy 주요 개념 요약본

Numpy_Python_Cheat_Sheet.pdf

0.63MB