[Python] 파이썬 데이터분석 라이브러리 - Numpy(넘파이)란?

 

 

파이썬(Python) 라이브러리 Numpy란?

Numpy는 "Numerical Python"의 약자로써 파이썬(Python)을 통하여 데이터 분석을 할 때 사용되는 기초 라이브러리입니다. 파이썬(Python)에서 벡터, 행렬 등 수치 연산을 수행하는 선행 대수 라이브러리입니다. 선형대수 관련 수치 연산을 지원하고 내부적으로는 C 프로그래밍 언어로 구현되어 있어서 연산 속도가 빠르게 수행됩니다. 과학 계산을 위한 라이브러리로 다차원 배열을 처리하는데 필요한 유용한 기능을 제공하기도 합니다.

 

 

Numpy 라이브러리 에서는 기본적으로 Array라는 단위인 행렬로 데이터를 관리하고, 연산을 수행합니다.

일반적으로 파이썬(Python)에서는 배열(Array)을 지원하지 않고, 동적 할당인 List만 지원을 하고 있지만, Numpy 라이브러리를 사용하게 되면 동적 할당인 배열(Array)을 사용할 수 있게 됩니다. 다차원적인 배열 객체, 다양한 파생 객체 및 수학적, 논리적, 형상 조작, 정렬, 기본 선형대수, 기초 통계 연산, 무작위 시뮬레이션 등의 다양한 작업들을 수행 가능하게 됩니다.

 

//Numpy 라이브러리 설치방법

$pip install numpy

//Numpy 라이브러리 사용방법

import numpy as np
import numpy.random as npr (랜던값을 생성하는 random 함수)

 

Numpy 라이브러리는 모든 데이터를 벡터화 처리후에 계산 및 연산을 하기에 루프나 인덱싱이 없어서 연산 처리가 빠릅니다. 또한 루프나 인덱싱 처리가 없기에 파이썬(Python) 코드가 간결해지기 때문에 쉽고 정확하게 코딩 처리가 됩니다.

과학적이고 수학적인 파이썬(Python) 기반의 패키지의 수가 증가하고 있는 추세이긴 하지만 대부분 Numpy 라이브러리를 사용하고 있는 것은 많은 데이터의 양을 효율적으로 사용하기 위해서는 파이썬(Python)의 내장 시퀀스로 한계가 있기에 테이터사이언스, 빅데이터, 머신러닝, 딥러닝에 효율적이기 때문입니다.