1. Numpy 란?
Numpy는 "Numerical Python"의 줄임말로, Python에서 과학 계산을 위한 핵심 라이브러리입니다. Numpy는 파이썬의 기본 데이터 구조를 확장하여, 다차원 배열을 효과적으로 처리할 수 있는 기능을 제공합니다.
Numpy의 가장 큰 특징은 다차원 배열 객체인 ndarray를 제공한다는 점입니다. 이 배열은 동일한 유형의 원소들로 구성되며, 파이썬의 리스트에 비해 빠른 연산과 더 적은 메모리를 사용합니다.
1.1 Numpy 장점
1.1.1 효율적인 메모리 사용
Numpy 배열은 동일한 데이터 타입을 가진 원소들로 이루어져 있어, 메모리를 효율적으로 활용합니다. 그 결과, 대용량 데이터를 다룰 때에도 높은 성능을 보장합니다.
1.1.2 빠른 연산 속도
Numpy는 내부적으로 C언어로 구현되어 있어 연산이 매우 빠릅니다. 복잡한 수학적 연산도 빠르게 처리할 수 있습니다.
1.1.3 편리한 수치 연산 기능
Numpy는 수학적 연산을 간편하게 수행할 수 있는 다양한 함수를 제공합니다. 이에는 기본적인 산술 연산부터 복잡한 선형대수 연산까지 포함됩니다.
Numpy는 데이터 분석, 머신러닝, 이미지 처리, 컴퓨터 그래픽스 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 특히 파이썬의 대표적인 데이터 분석 라이브러리인 pandas와 시각화 라이브러리인 matplotlib, 그리고 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn, TensorFlow, PyTorch 등은 모두 내부적으로 Numpy를 활용합니다. 따라서 Numpy는 파이썬을 활용한 과학 계산과 데이터 분석의 기본적인 라이브러리라고 할 수 있습니다.
2. Numpy 설치
Numpy를 사용하기 위해서는 별도의 설치 과정이 필요합니다. 설치는 매우 간단합니다. 현재 사용하고 있는 IDE(통합 개발 환경)에서 터미널을 열어줍니다. 그리고 터미널에서 pip install numpy을 통해 설치 할 수 있습니다. 만약 아나콘다를 사용하는 경우에는 conda install numpy을 통해 설치할 수 있습니다.
pip install numpy
conda install numpy
설치한 numpy를 사용하기 위해서는 import 해야합니다. 아래와 같이 임포트 하면됩니다. 여기서 as는 코드의 가독성을 높이고, 라이브러리의 이름을 짧게 사용하기 위해 사용됩니다. numpy는 보통 np로 짧게 사용합니다.
import numpy as np