TEAMLAB10 [TEAMLAB] 3 -2 . numpy -ndarray 이번 시간에는 numpy dimensional array의 약자인 ndarray에 대해 알아보도록 하겠다. 저번 시간에도 설명했듯이 numpy를 사용하기 전에는 import해야하고 통상적으로 np로 호출한다. numpy에서 array를 생성할 때는 위와 같은 방법을 사용한다. np.array를 쓰고 데이터 타입도 지정한다. 저번 시간에 설명했듯이 float, int, str 등 한 가지 데이터 타입만 선택해서 생성할 수 있다. list라기보다 python이 dynamic typing을 지원해서 여러 데이터 타입을 하나의 배열에 넣을 수 있는데 numpy array는 이를 허용하지 않는다. list와 달리 여러 개의 데이터 타입이 들어가진 않지만 한 가지 데이터 타입만 넣음으로써 속도가 빠르고, c로 ar.. 2020. 1. 20. [TEAMLAB] 3-1. Numpy Overview TEAMLAB X Inflearn의 Numpy 강좌를 정리한 정보들이다. ● 수식을 코드로 표현하는 법 굉장히 큰 matrix를 다루기 위해서 좋은 패키지를 사용하는 것이 좋은 방법인데 파이썬에서의 과학 처리 패키지인 Numpy가 가장 대표적이라고 한다. ● Numpy Numpy는 Numerical Python의 약자이고, 파이썬의 고성능 과학 계산용 패키지이다. Matrix나 Vector과 같은 Array 연산의 사실상의 표준에 해당하고, 한글로 넘파이로 주로 통칭하며 넘피 / 뉴마이라고 부르기도 한다. ● Numpy의 특징 1. 일반 List에 비해 빠르고, 메모리를 훨씬 더 효율적으로 사용한다. → 그렇기 때문에 굉장히 큰 matrix를 다루는 데 적합하여 과학계산용으로 적합하다. 2. 반복문 없이.. 2020. 1. 16. 이전 1 2 3 다음
