Numpy 라이브러리 리뷰 (1/2)

행렬계산, 데이터 인덱싱, 배열변환 등에서 많은 편의를 제공하는 numpy를 리뷰하는 시간을 갖겠습니다.

 

가급적 예시의 코드들을 '직접 써보며' 확인하신다면, 학습효과가 배가될 것으로 생각합니다.

 

일반적인 리스트나 튜플에서 배열에 대한 연산이 쉽지않습니다. numpy의 강점입니다.

 

numpy는 난수생성과 그 난수의 조건 슬라이싱, 값교체 등에서 편리한 기능을 제공합니다.

 

np.where와 그냥 인덱싱을 통한 값 호출 시, 배열 구조 자체가 달라집니다. 이는 파이썬을 활용한 계산에서 숙지해야 할 사항인 것 같아 내용을 담았습니다.

 

 

그러면 numpy 적용 시 주의해야 할 사항은 무엇이 있을까요? 화면보시죠.

 

하나의 자료형만을 담습니다. 그래서 배열에서 정수와 실수가 섞인 경우 전부 정수 혹은 실수로 바뀝니다. 중요한 사항인 것 같아 내용전달합니다.

 

 

전부 꼭 한번 직접 해보시기를 추천합니다.

 

감사합니다.