Numerical Python Numpy - multidimensional data arrays

Numpy 패키지는 Python을 위한 고성능 벡터, 행렬 및 고차원 데이터 구조를 제공하는 패키지 이다. Python을 사용하는 거의 모든 수치 계산에 사용된다. C및 Fortran에서 구현되므로 계산을 벡터화 (벡터 및 행렬)하면 성능이 매우 좋다.

Numpy를 사용하려면 모듈을 가져와야 한다. Python에서 모듈을 불러오는 방법은 크게 두가지가 있다. 첫번째 방법은 import ~ as ~ 형식의 import 를 사용하는 방법이다.

import numpy
A = numpy.array([1,2,3])
print(A)

함수를 실행할 때 모듈이름.함수이름() 형식으로 사용한다. 편의상 모듈을 가져올때 모듈이름을 변경하여 사용할 수 있다.

import numpy as np
A = np.array([1,2,3])
print(A)

모듈이름.함수이름() 형식이로 함수를 실행하것은 동일하나 as 뒤에 모듈이름을 변경하여 사용할 수 있다.

모듈을 불러오는 두번째 방법은 from ~ import ~ 형식을 사용하는 것이다.

from numpy import array
A = array([1,2,3])
print(A)

이렇게 하면 모듈이름을 사용하지 않고 함수를 바로 사용할 수 있다. numpy 모듈의 모든 함수를 사용하고자 한다면 아래와 같이 한다.

from numpy import *
A = array([1,2,3])
print(A)

Numpy 패키지에서 벡터, 행렬에 사용되는 함수는 array 이다.

1. Numpy arrays(배열) 생성

2. Arrays(배열) 다루기

3. 선형 대수학

참고

http://numpy.scipy.org