파이썬 Numpy 모듈

Numpy(넘파이)는 파이썬에서 수학적인 연산을 수행할 때 자주 사용되는 모듈입니다. Numpy를 사용하면 다차원 배열을 효율적으로 다룰 수 있으며, 다양한 수학 함수를 제공합니다. 이번 글에서는 Numpy 모듈의 주요 기능에 대해 자세히 알아보겠습니다.

Numpy 배열 만들기

Numpy 배열은 numpy 모듈의 array() 함수를 사용하여 만들 수 있습니다. array() 함수는 리스트나 튜플과 같은 시퀀스 자료형을 인자로 받아서 Numpy 배열을 반환합니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드는 1차원 Numpy 배열을 만듭니다.

import numpy as np

# 1차원 Numpy 배열 만들기
a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(a)

출력 결과는 다음과 같습니다.

[1 2 3 4 5]

array() 함수는 다차원 배열도 만들 수 있습니다. 다음은 2차원 Numpy 배열을 만드는 예시입니다.

import numpy as np

# 2차원 Numpy 배열 만들기
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
print(b)

출력 결과는 다음과 같습니다.

[[1 2 3]
 [4 5 6]
 [7 8 9]]

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Numpy 배열 다루기

Numpy 배열은 리스트와 유사하지만, 다양한 연산을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, Numpy 배열끼리의 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈 연산이 가능합니다. 또한, Numpy 배열에 대한 인덱싱과 슬라이싱도 가능합니다.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

# 덧셈
print(a + b)

# 뺄셈
print(a - b)

# 곱셈
print(a * b)

# 나눗셈
print(a / b)

# 인덱싱과 슬라이싱
print(a[2])
print(b[1:4])

출력 결과는 다음과 같습니다.

[ 7  9 11 13 15]
[-5 -5 -5 -5 -5]
[ 6 14 24 36 50]
[0.16666667 0.28571429 0.375      0.44444444 0.5       ]
3
[7 8 9]

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Numpy 함수 활용하기

Numpy 모듈은 다양한 수학 함수를 제공합니다. 이를 사용하면 배열에 대한 다양한 연산을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, Numpy 모듈의 sum() 함수는 배열의 모든 요소의 합을 계산합니다.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 배열의 합
print(np.sum(a))

출력 결과는 다음과 같습니다.

15

Numpy 모듈은 파이썬에서 수학적인 연산을 수행할 때 필수적인 모듈입니다. 이 모듈은 다차원 배열을 효율적으로 다룰 수 있으며, 다양한 수학 함수를 제공합니다. 예를 들어, Numpy 모듈의 mean() 함수는 배열의 평균값을 계산하는 함수입니다.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 배열의 평균값
print(np.mean(a))

출력 결과는 다음과 같습니다.

3.0

mean() 함수 외에도 Numpy 모듈은 다양한 수학 함수를 제공합니다. 예를 들어, std() 함수는 배열의 표준편차를, max() 함수는 배열의 최대값을, min() 함수는 배열의 최소값을 계산합니다.

import numpy as np

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 배열의 표준편차
print(np.std(a))

# 배열의 최대값
print(np.max(a))

# 배열의 최소값
print(np.min(a))

출력 결과는 다음과 같습니다.

1.4142135623730951
5
1

위와 같이 Numpy 모듈은 파이썬에서 수학적인 연산을 수행할 때 매우 유용한 모듈입니다.

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결론

이상으로 Numpy 모듈의 기본적인 사용법과 주요 기능에 대해 알아보았습니다. Numpy는 파이썬에서 수학적인 연산을 수행할 때 필수적인 모듈이므로, 잘 익혀두시기 바랍니다.