파이썬에서 Numpy를 활용하여 데이터 분석하기

Numpy는 배열, 숫자 연산, 과학적 컴퓨팅을 지원하는 강력한 Python 라이브러리이다. 데이터 분석과 머신 러닝에 널리 사용되며 모든 데이터 과학자에게 필수적인 도구이다. 이 글에서는 데이터 분석에 Numpy를 사용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공한다. Numpy 배열, 연산 및 함수의 기본 사항을 다루고, 선형 대수, 통계 분석 등과 같은 작업에 Numpy를 사용하는 방법을 알아본다.

Numpy 시작하기

pip install numpy

Numpy를 시작하려면 터미널에서 pip install numpy를 실행하여 라이브러리를 설치해야 한다. 설치가 완료되면 다음 줄을 사용하여 Python 코드에서 Numpy를 임포트할 수 있다.

import numpy as np

Numpy 배열

Numpy의 핵심 데이터 구조는 파이썬의 리스트와 비슷하지만 많은 기능이 추가된 Numpy 배열이다. 다음은 Numpy 배열을 만드는 방법의 예이다.

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

다음 속성을 사용하여 배열의 모양, 크기 및 데이터 유형에 액세스할 수 있다.

print(a.shape)
print(a.size)
print(a.dtype)

Numpy 연산 및 함수

Numpy는 더하기, 빼기, 곱하기, 나누기와 같은 수학 연산과 평균, 중앙값, 표준 편차와 같은 통계 분석용 함수를 포함하여 배열에서 수행할 수 있는 많은 연산과 함수를 제공한다. 다음은 Numpy 배열에서 수학 연산을 수행하는 예이다.

a = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
b = np.array([6, 7, 8, 9, 10])

c = a + b
d = a - b
e = a * b
f = a / b

Numpy를 사용한 선형 대수학

Numpy는 행렬 곱셈, 행렬식 계산, 특이값 분해와 같은 선형 대수 연산도 지원한다. 다음은 Numpy로 행렬 곱셈을 수행하는 예제이다.

a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

c = np.dot(a, b)