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개요 2022.11.11 - [Python] NumPy - 배열 1 2022.11.12 - [Python] NumPy - 배열 2 (인덱싱과 슬라이싱) 에 이어 NumPy에 대해서 계속 정리한다. 자료형 NumPy의 배열(ndarray 클래스 객체) 내 원소는 모두 같은 자료형이어야 한다. array 함수로 배열 생성 시 dtype 인수를 사용하여 자료형을 명시적으로 지정할 수 있다. 전달한 매개변수가 없으면 타입을 추론하게 된다. 자료형을 지정할 때는 아래와 같은 dtype 접두사 + 바이트/글자 수를 전달하여 지정한다. 숫자는 생략할 수 있고, 생략 시에는 OS에 따라 적절한 크기로 지정된다. dtype 접두사 설명 사용 예 b 불리언 b (참 혹은 거짓) i 정수 i8 (64비트) u 부호 없는 정..

개요 2022.11.11 - [Python] NumPy - 배열 1에 이어 이번 글에서는 배열의 인덱싱과 슬라이싱에 대해 정리한다. 인덱싱 1차원 배열의 인덱싱은 리스트의 인덱싱과 동일하다. a = np.array(range(0, 9)) a[2] 실행 결과 2 다차원 배열인 경우에는 쉼표를 이용하여 접근할 수 있다. 쉼표로 구분된 차원은 축(axis)이라고 한다. b= np.array([[10, 20, 30, 40], [50, 60, 70, 80]]) b # 2행 3열 b[1, 2] 실행 결과 array([[10, 20, 30, 40], [50, 60, 70, 80]]) 70 슬라이싱 다차원 배열을 슬라이싱할 때는 쉼표와 일반적인 Python 슬라이싱을 함께 사용한다. b = np.array([[10, ..

NumPy 수치해석, 선형 대수(linear algebra) 계산 기능을 제공하는 Python 패키지로, 자료형이 고정된 다차원 배열 클래스인 ndarray 클래스와 벡터화 연산(vectorized operation)을 지원한다. CPython에서만 동작한다는 특징을 가지며, 넘파이라고 읽는다. 직접 데이터 분석을 할 일은 없는데, 관련 소스를 볼 일이 생기는 것 같아 NumPy와 Pandas 개념을 정리해두려고 한다. 이 글은 기본적인 배열 생성에 대해서 정리한다. 배열 (array) 많은 숫자 데이터를 하나의 변수에 저장하여 관리할 때 속도가 느리고 메모리를 많이 차지하는 리스트보다 배열을 사용하는 것이 적은 메모리로 많은 데이터를 빠르게 처리할 수 있다. 배열을 리스트와 비슷하지만 다음과 같은 점에..