파이썬 데이터 분석 시리즈 3편: 알아두면 유용한 NumPy 기능 - Part 1

파이썬 데이터 분석 시리즈 3편: 알아두면 유용한 NumPy 기능 - Part 1

NumPy는 파이썬에서 수치 데이터를 효율적으로 처리하고, 특히 데이터 배열을 다루는데 매우 유용한 라이브러리입니다. 이번 포스트에서는 NumPy에서 제공하는 몇 가지 핵심 기능을 살펴보겠습니다.

1. 배열 조작

NumPy 배열은 형상(shape)를 가지고 있으며, 이를 변경하는 것이 가능합니다. 배열의 형상을 바꾸려면 reshape 메서드를 사용하면 됩니다.

import numpy as np

arr = np.arange(10)
print(arr)
# Output: array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])

reshaped = arr.reshape((2, 5))
print(reshaped)
# Output:
# array([[0, 1, 2, 3, 4],
#        [5, 6, 7, 8, 9]])

2. 브로드캐스팅

NumPy에서는 형상이 다른 배열끼리도 연산이 가능하게 해주는 기능이 있습니다. 이를 브로드캐스팅이라고 합니다.

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr * 2)
# Output: array([ 2,  4,  6,  8, 10])

3. 수학 함수

NumPy는 다양한 수학 함수를 제공하며, 이는 배열의 각 요소에 적용됩니다.

import numpy as np

arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(np.sqrt(arr))
# Output: array([1.        , 1.41421356, 1.73205081, 2.        , 2.23606798])

이번 포스트에서는 NumPy의 배열 조작, 브로드캐스팅, 수학 함수에 대해 살펴보았습니다. 다음 포스트에서는 더 많은 NumPy 기능을 살펴보겠습니다.