NumPy는 '숫자' '파이썬'을 나타냅니다. 다차원 배열 개체와 배열 처리에 도움이 되는 여러 메서드가 포함된 라이브러리입니다.
NumPy는 배열에서 다양한 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다. SciPy, Matplotlib 등과 같은 패키지와 함께 사용됩니다. NumPy+Matplotlib는 MatLab의 대안으로 이해할 수 있습니다. 누구나 사용할 수 있는 오픈 소스 패키지입니다. 표준 Python 배포에는 기본적으로 NumPy 패키지가 포함되어 있지 않습니다. 패키지는 인스톨러 'pip'를 이용하여 별도로 설치해야 합니다.
Windows의 경우 다음과 같이 표시됩니다. -
pip install numpy
이 명령이 명령줄에서 실행되면 Python 환경으로 가져와 사용할 수 있습니다.
NumPy 패키지에 존재하는 가장 중요한 객체는 'ndarray'로 알려진 n차원 배열입니다. 동일한 유형의 항목 모음을 정의합니다. ndarray 내부의 이러한 값은 인덱싱(0부터 시작하는 인덱스)을 사용하여 액세스할 수 있습니다. ndarray의 모든 항목은 메모리 공간에서 동일한 크기의 블록을 사용합니다. ndarray에 있는 모든 요소의 유형은 'dtype' 함수를 사용하여 찾을 수 있습니다. 배열 슬라이싱을 사용하여 ndarray에서 항목을 추출할 수 있습니다. 배열 스칼라 타입의 객체로 표현됩니다.
Numpy 배열과 관련하여 브로드캐스팅은 산술 연산 중에 다른 모양의 배열을 처리하는 이 패키지의 기능을 나타냅니다. 두 배열이 같은 유형이 아니면 오류가 발생하지 않습니다. 대신 작업이 원활하게 진행됩니다.
예시
import numpy as np
arr_1 = np.array([4, 6, 8, 0, 3])
arr_2 = np.array([11,3,7,78, 999])
print("The first ndarray is ")
print(arr_1)
print("The second ndarray is ")
print(arr_2)
arr_3 = arr_1 * arr_2
print("The resultant array is ")
print(arr_3) 출력
The first ndarray is [4 6 8 0 3] The second ndarray is [ 11 3 7 78 999] The resultant array is [ 44 18 56 0 2997]
설명
-
필요한 라이브러리를 Python 환경으로 가져옵니다.
-
두 개의 ndarray는 내부에 숫자 값으로 정의됩니다.
-
콘솔에 인쇄되어 있습니다.
-
세 번째 배열은 처음 두 개의 ndarray의 곱으로 정의됩니다.
-
결과 배열이 콘솔에 표시됩니다.