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오늘은 머신러닝을 배우는데 있어서 필요한 numpy에 대해 정리해보겠습니다.

 

1. Numpy란?

 

numpy는 Numerical Python의 약자입니다.

파이썬의 고성능 과학 계산용 패키지로 Matrix와 Vector와 같은 Array 연산을 할때 사용하며 표준 라이브러리 처럼 사용하고 있습니다. 한글로는 넘파이로 주로 통칭하며, 넘피/늄파이라고도 부르기도 합니다.

 

2. Numpy 특징

 

numpy의 특징은 다음과 같습니다.

 

  • 일반 List에 비해 빠르고, 메모리를 효율적으로 사용한다.
  • 반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리를 지원하여 빠르고 편리하다.
  • 선형대수와 관련된 다양한 기능을 제공한다.
  • C, C++, 포트란 등의 언어와 통합이 가능하다.

3. Numpy 레퍼런스

numpy를 학습할때 참고하면 좋은 사이트 목록입니다.

 

http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/

https://datascienceschool.net/view-notebook/661128713b654edc928ecb455a826b1d/

 

4. Numpy 설치 및 사용 방법

 

numpy를 테스트 해보시려면 아나콘다를 설치하는 것을 추천드립니다.

아래 블로그를 참조하여 아나콘다를 설치하고 jupyter로 테스트를 진행하시면 됩니다.

 

https://firework-ham.tistory.com/25

[Anaconda] 아나콘다 윈도우 설치 - 간단한 머신러닝 개발 환경 세팅하기

머신러닝 개발 환경을 세팅하기 위해 가장 먼저 해야 할 것은 python 개발 환경을 만드는 일 입니다. 그 중 머신러닝에 필요한 라이브러리들이 모두 집합되어 있는 아나콘다 윈도우 설치 방법을 정리해보겠습니다...

firework-ham.tistory.com

numpy 호출 방법

 

numpy는 다른 python 라이브러리 호출방법과 동일합니다.

import numpy as np

일반적으로 numpy는 np라는 alias 별칭을 이용하여 호출합니다.

거의 모든 예제에서 np로 사용하기 때문에 np가 나오면 numpy라고 이해하시면 됩니다.

 

참조

https://www.youtube.com/watch?v=aHthqCgsSFs&list=PLBHVuYlKEkULZLnKLzRq1CnNBOBlBTkqp&index=1

 

 

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