NumPy를 사용한 성능 최적화 기법데이터 분석과 과학 컴퓨팅의 필수 라이브러리인 NumPy는 강력하고 유연한 도구를 제공합니다. 하지만, 성능 최적화를 통해 코드를 더욱 효율적으로 작성할 수 있다면 작업 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 오늘은 NumPy를 사용하여 성능을 극대화하는 기법들에 대해 알아보겠습니다.1. 벡터화(Vectorization)Python의 기본 반복문(예: for문)은 느린 경우가 많습니다. NumPy는 배열 연산을 벡터화하여 반복문을 제거하고 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.예제: 두 배열의 합 계산import numpy as np# 배열 생성arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])arr2 = np.array([10, 20, 30, 40, 50])# 벡터화 ..
