파이썬에서 numpy란 무엇입니까?

Numpy는 Python의 과학 컴퓨팅을 위한 기본 패키지입니다. 다차원 배열 개체, 마스크 배열 및 행렬과 같은 다양한 파생 개체, 빠른 배열 작업을 위한 다양한 루틴을 제공하는 Python 라이브러리입니다.

우리 모두는 Python이 스크립팅 언어라는 것을 알고 있습니다. 하지만 numpy를 아시나요? 실제로 이는 Python용 오픈 소스 과학 컴퓨팅 라이브러리입니다.

NumPy는 Python의 과학 컴퓨팅을 위한 기본 패키지입니다.

수학적 논리, 모양 연산, I/O 이산 푸리에 변환을 포함하여 다차원 배열 개체, 다양한 파생 개체(예: 마스크 배열 및 행렬)와 배열에 대한 빠른 작업을 위한 다양한 루틴을 제공하는 Python 라이브러리입니다. , 확률론적 시뮬레이션 등.

NumPy 패키지의 핵심은 ndarray 객체입니다.

이는 성능 향상을 위해 컴파일된 코드에서 많은 작업이 수행되는 동종 데이터 유형의 n차원 배열을 캡슐화합니다.

NumPy 배열과 표준 Python 시퀀스 사이에는 몇 가지 중요한 차이점이 있습니다.

1. NumPy 배열은 동적으로 커질 수 있는 Python 목록과 달리 생성 시 고정된 크기를 갖습니다. ndarray의 크기를 변경하면 새 배열이 생성되고 원래 배열은 삭제됩니다.

2. NumPy 배열의 요소는 동일한 데이터 유형을 가져야 하므로 메모리 크기도 동일해야 합니다. 예외: (NumPy를 포함한 Python) 객체의 배열을 가질 수 있으므로 다양한 크기의 요소 배열이 허용됩니다.

3. NumPy 배열은 대용량 데이터에 대한 고급 수학 및 기타 유형의 작업을 용이하게 합니다. 일반적으로 이러한 작업은 Python의 내장 시퀀스를 사용하는 것보다 더 적은 코드로 더 효율적으로 수행할 수 있습니다.

4. 점점 더 많은 Python 기반 과학 및 수학 패키지가 NumPy 배열을 사용하고 있습니다. 이러한 패키지는 Python 시퀀스 입력을 지원하는 경우가 많지만 처리 전에 이러한 입력을 NumPy 배열로 변환하고 일반적으로 NumPy 배열을 출력합니다. 즉, 오늘날의 Python 기반 과학/수학 소프트웨어를 많이(또는 대부분) 효과적으로 사용하려면 Python에 내장된 시퀀스 유형을 사용하는 방법을 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. NumPy 배열.

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