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Numpy

ML, AI 등 개발을 진행하다보면 무지성으로 import하는 library가 있다.

import numpy as np

python만 할 줄 안다면 어렵지 않게 사용이 가능하지만, 그래도 numpy의 개념을 알고 진행하고 싶은 마음에 내용을 정리해보자

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What is Numpy(Numerical Python)?

공식문서를 따르면,
NumPy is the fundamental package for scientific computing in Python. It is a Python library that provides a multidimensional array object, various derived objects (such as masked arrays and matrices), and an assortment of routines for fast operations on arrays, including mathematical, logical, shape manipulation, sorting, selecting, I/O, discrete Fourier transforms, basic linear algebra, basic statistical operations, random simulation and much more.

1. NumPy는 python의 과학 컴퓨팅(scientific computing)을 위한 기본 패키지

   • scientific computing: 과학 및 공학 문제의 수학적 모델을 컴퓨터로 푸는 데 필요한 도구, 기술 및 이론의 모음

2. ‘다차원 배열’ 여기서 ‘파생되는 객체’ 및 ‘수학’, ‘논리’, ‘기본 선형대수’ 등을 지원하는 python library

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At the core of the NumPy package, is the ndarray object. This encapsulates n-dimensional arrays of homogeneous data types, with many operations being performed in compiled code for performance.

• Numpy의 핵심은 ndarray 객체이며, 이는

• 코드의 빠른 처리를 위해 동일 데이터 타입의 n차원 배열을 캡슐화한다. == 하나의 데이터 타입만 배열에 넣을 수 있다.

  

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특징

• 일반 리스트에 비해 빠르고 효율적

• 반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리 지원

• 선형대수와 관련된 다양한 기능을 제공

• Scalar, Vector, Matrix, Tensor 형태의 데이터를 다루기 좋음.

  • numpy에서 제공하는 데이터 형태

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Scalar ?

Scalar는 0차원 데이터

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Vector ?

Vector는 1차원 데이터

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1
2

>>> import numpy as np
>>> a = np.array([1, 2, 3])

다음과 같이 배열을 시각화할 수 있습니다.

여기서 잠깐! ✋

• d는 5행 1열이 맞습니다. 다만 출력된 화면은 1행 5열로 보입니다.
• e는 2행 5열이 맞습니다. 출력된 화면대로 이해하면 됩니다.

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Matrix ?

Matrix는 2차원(행, 열) 데이터

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Tensor ?

Tensor는 3차원 이상의 다차원 행렬 데이터

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👉추가로 Numpy와 비슷하지만 사용법 및 용도가 다른 Library 하나를 더 정리해보자

Pandas

import pandas as pd

역시 무지성으로 입력하고 시작하게 되는 코드이다. pandas의 용도는 무엇인지? numpy와의 차이는 무엇인지 알아보자

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What is Pandas(Python data analysis)?

[pandas](https://pandas.pydata.org/docs/#module-pandas) is an open source, BSD-licensed library providing high-performance, easy-to-use data structures and data analysis tools for the Python programming language.

겸손한 pandas 공식문서 설명이다. 하여 추가로 Wikipedia의 내용을 조금 더 보면

pandas is a software library written for the Python programming language for data manipulation and analysis. In particular, it offers data structures and operations for manipulating numerical tables and time series.

• 특히 숫자 테이블과 시계열을 조작하기 위한 데이터 구조 와 연산을 제공하며 이에 특화된 library.

• 역시 제공하는 데이터 형태를 알면 좋은데, Series, DataFrame 두 가지가 대표적.

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Series

1차원 형태의 데이터,

• numpy array 와 유사

  • 차이점 - numpy 와 달리 Series 는 axis (행, 열)에 label 을 부여할 수 있다. 즉, numpy 와 같이 숫자로만 indexing 하는 것이 아니라 label 명으로 indexing 을 할 수 있다. 또한 숫자 뿐 아니라 임의의 Python object 를 모두 element 로 가질 수 있다.

• list, numpy array, dictionary 를 모두 Series 로 변환할 수 있다.

• dictionary 의 경우 “key"가 label, “value"가 value로 변환된다.

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DataFrame

2차원(table) 형태의 데이터

• python program 안의 excel.

• DataFrame 은 여러개의 Series 를 같은 index 기준으로 모아 Table 을 만든 것.

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Series & DataFrame의 관계

• 구조적인 관계

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• Index관점의 Pandas 구조

  

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