소프트웨어 공장

NumPy를 활용한 통계 계산: mean, median, std, var 등NumPy는 데이터 분석과 과학 계산에 필수적인 Python 라이브러리로, 특히 대규모 데이터 처리와 배열 기반의 계산에서 강력한 기능을 제공합니다. 오늘은 NumPy의 주요 통계 및 수학 함수인 mean, median, std, var 등을 중심으로 간단한 예제와 함께 알아보겠습니다.1. NumPy 통계 함수 소개NumPy는 다양한 통계 함수를 제공합니다. 이 함수들은 데이터의 중심 경향성과 변동성을 분석하는 데 유용합니다.주요 함수 설명mean: 데이터의 평균값을 계산합니다.median: 데이터의 중앙값을 계산합니다.std: 데이터의 표준 편차를 계산합니다.var: 데이터의 분산을 계산합니다.각 함수는 다차원 배열에 대해 축(..

NumPy 배열의 반복 및 타일링 (tile, repeat)NumPy는 파이썬에서 과학 계산을 위해 널리 사용되는 라이브러리로, 고성능 다차원 배열 객체를 제공합니다. 오늘은 NumPy에서 배열을 반복하거나 타일링하여 데이터를 확장하는 데 사용되는 tile과 repeat 함수에 대해 알아보겠습니다.1. tile 함수란?tile 함수는 배열을 지정된 패턴으로 반복하여 새로운 배열을 생성합니다. 타일링은 원래 배열을 마치 타일처럼 여러 번 복사하여 배치하는 방식입니다.문법numpy.tile(A, reps)A: 입력 배열reps: 각 축(axis)별로 반복할 횟수를 지정한 정수 또는 정수의 튜플예제 1: 1차원 배열 타일링import numpy as nparr = np.array([1, 2, 3])result..

NumPy 배열의 연결과 분리 (concatenate, split)안녕하세요! 오늘은 Python의 강력한 데이터 처리 라이브러리인 NumPy에서 배열을 연결하고 분리하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 데이터 분석과 과학 계산에서 데이터를 다루다 보면 여러 배열을 합치거나 쪼개야 할 일이 자주 발생합니다. NumPy는 이러한 작업을 효율적으로 수행할 수 있는 다양한 함수를 제공합니다.1. 배열 연결 (Concatenate)NumPy에서는 numpy.concatenate 함수를 사용하여 배열을 연결할 수 있습니다. 이 함수는 주어진 축(axis)을 기준으로 두 개 이상의 배열을 이어 붙입니다.numpy.concatenate 함수 사용법numpy.concatenate((arr1, arr2, ...), axis..

NumPy 배열의 형태 변경: reshape, ravel, flattenNumPy는 과학 계산과 데이터 분석에 널리 사용되는 Python 라이브러리로, 다차원 배열 처리가 주된 특징입니다. 이번 포스팅에서는 NumPy 배열의 형태를 변경하는 다양한 방법에 대해 알아보겠습니다. 특히 reshape, ravel, flatten에 대해 자세히 살펴보고, 각 메서드의 사용법과 차이점을 예제와 함께 설명하겠습니다.1. 배열의 형태 변경이란?NumPy 배열은 데이터를 다차원 구조로 저장할 수 있습니다. 때로는 데이터를 처리하기 위해 배열의 형태를 변경해야 할 필요가 있습니다. 이를 위해 NumPy는 reshape, ravel, flatten 등 다양한 메서드를 제공합니다.주요 메서드 소개reshape: 배열의 형태..

NumPy 유니버설 함수 (Universal Functions, ufunc) 알아보기안녕하세요! 오늘은 "소프트웨어 공장"에서 NumPy의 강력한 기능 중 하나인 유니버설 함수(Universal Functions, 줄여서 ufunc)에 대해 알아보겠습니다. ufunc는 고성능의 벡터화 연산을 제공하며, NumPy 배열에서 매우 빠르고 효율적인 계산을 가능하게 해줍니다. 본 포스팅에서는 ufunc의 개념, 주요 특징, 활용 사례 및 몇 가지 자주 사용하는 ufunc에 대해 예제와 함께 알아보겠습니다.유니버설 함수란 무엇인가?유니버설 함수는 NumPy에서 제공하는 함수로, 배열의 각 요소에 대해 반복적인 계산을 수행합니다. 일반적인 Python 루프를 사용하는 것보다 훨씬 빠르게 계산을 수행할 수 있습니다...

NumPy 배열 브로드캐스팅 (Broadcasting)NumPy는 Python에서 강력한 배열 처리 기능을 제공하는 라이브러리로, 과학 계산 및 데이터 분석에 널리 사용되고 있습니다. NumPy의 주요 기능 중 하나는 브로드캐스팅(Broadcasting)입니다. 브로드캐스팅은 크기가 다른 배열 간에 연산을 수행할 때 유용하게 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 브로드캐스팅의 개념과 활용 방법을 자세히 알아보겠습니다.1. 브로드캐스팅이란?브로드캐스팅은 NumPy에서 서로 다른 크기의 배열 간에 연산을 수행할 수 있도록 배열을 자동으로 확장하는 기능입니다. 예를 들어, 배열의 크기가 동일하지 않아도 NumPy는 내부적으로 더 작은 배열의 크기를 확장하여 연산을 수행합니다.브로드캐스팅 규칙두 배열의 축(axis)의..

NumPy Array 기본 산술 연산NumPy는 Python에서 수치 연산을 수행하는 데 필수적인 라이브러리로, 대규모 다차원 배열과 행렬 연산을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 오늘은 NumPy Array의 기본 산술 연산에 대해 알아보겠습니다. 덧셈, 뺄셈, 곱셈, 나눗셈과 같은 기본 연산을 다양한 예제와 함께 살펴보겠습니다.1. NumPy 배열 생성하기우선, 산술 연산을 수행할 배열을 생성해 보겠습니다. NumPy 배열은 numpy.array() 함수를 사용하여 생성할 수 있습니다.import numpy as np# 배열 생성array1 = np.array([1, 2, 3, 4])array2 = np.array([5, 6, 7, 8])print("Array 1:", array1)print("Arra..

NumPy 슬라이싱 및 배열의 복사와 뷰안녕하세요! "소프트웨어 공장"에 오신 것을 환영합니다. 오늘은 Python의 강력한 라이브러리인 NumPy에서 배열의 슬라이싱(slicing)과 복사(copy), 그리고 뷰(view)에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이 주제는 NumPy를 효율적으로 활용하기 위해 반드시 알아야 하는 핵심 개념입니다. 다양한 예제와 함께 설명하니 끝까지 읽어주세요!1. NumPy 배열의 슬라이싱NumPy 배열에서 슬라이싱은 특정 부분을 선택하는 데 사용됩니다. 슬라이싱 구문은 Python 리스트의 슬라이싱과 비슷하지만, 다차원 배열에서도 간단하고 강력하게 사용할 수 있다는 점에서 차별화됩니다.기본 구문array[start:stop:step]start: 시작 인덱스 (포함)stop: ..

NumPy 배열의 인덱싱 이해하기NumPy는 Python에서 강력한 수치 계산 기능을 제공하는 라이브러리로, 데이터 분석과 과학 계산에서 매우 유용하게 사용됩니다. 오늘은 NumPy에서 1차원, 2차원, 다차원 배열의 인덱싱에 대해 자세히 알아보겠습니다. 각각의 경우를 이해하기 위해 실습 예제도 함께 제공하니, 코드를 직접 실행하며 학습해 보세요.1. 1차원 배열의 인덱싱1차원 배열은 Python의 리스트와 유사한 구조를 가지고 있습니다. 배열의 각 요소는 인덱스를 사용하여 접근할 수 있습니다.1.1 기본 인덱싱import numpy as np# 1차원 배열 생성arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50])# 특정 요소에 접근print(arr[0]) # 출력: 10print(arr[..

NumPy 배열의 데이터 타입 이해하기NumPy는 Python에서 과학 계산을 수행할 때 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 특히, 다차원 배열 객체인 ndarray를 제공하여 대규모 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 오늘은 NumPy 배열의 핵심 개념 중 하나인 데이터 타입(data type)에 대해 알아보겠습니다. 이 글에서는 데이터 타입의 개념, 주요 데이터 타입의 종류, 그리고 데이터 타입을 다루는 방법에 대해 설명합니다.데이터 타입이란?NumPy 배열의 데이터 타입은 배열에 저장되는 요소의 종류를 정의합니다. NumPy는 고성능 계산을 위해 배열 내의 모든 요소가 동일한 데이터 타입을 가지도록 설계되었습니다. 데이터 타입은 메모리에서 데이터를 저장하는 방식을 정의하며, 이는 효..