3. 데이터 분석을 위한 핵심 Tool Python(김상모 강사님)_11

▶ 넘파이 (NumPy)

1. 다차원 배열의 수치계산에 유용하다

2. 넘파이의 데이터 구조는 배열(array)이다

3. 배열은 동일한 자료형을 가진 원소들의 다차원 구조로 되어 있다. (메모리 사용 효율적)

4. 배열은 리스트와 비슷하게 생겼지만 더 빠르고 메모리사용이 효율적이다.(동일한 데이터 타입 요소이므로 타입정보 따로 저장 불필요 하기 때문에)

5. 데이터 분석 및 머신 러닝에 많이 사용됨

6. 리스트보다 수행 속도 현저히 빠름(C로 구현되어 있어 연산이 빠름)

 

arr = np.array( [1,2,3] , [4,5,6] ) 

 

▶ 넘파이 배열의 특징

1. 다차원 배열: 1차원 및 다차원 배열 생성가능

2. 인덱싱 용이: 불리언마스크, 정수 배열 인덱싱 등이 가능

3. 유니버셜 함수: 배열의 요소별 연산을 빠르게 수행 할 수 있다.

4. 브로드캐스팅: 서로다른 모양의 배열간에도 산술 연산 가능

 

▶ 리스트와 배열 차이점

리스트: 각 요소는 값과 데이터 타입 정보 저장

배열: 각 요소의 데이터 타입은 동일하므로 데이터타입 정보는 저장하지 않음 따라서 더 적은 메모리 사용함

 

▶ 행과 열의 개수

c = np.array([[0,1,2],[3,4,5]])
len(c) #행의 개수
len(c[0]) #열의 개수