수치 계산에 최적화된 파이썬 라이브러리, NumPy

지금부터 파이썬을 활용한 코딩 실습을 진행합니다. 파이썬 코딩이 처음이신 분들은 실습 진행이 다소 어려울 수 있으니, 가볍게 시작하는 파이썬 코딩 강의를 먼저 수강하시기를 권장드립니다.

코딩 실습보다는 AI가 작동하는 원리를 큰 틀에서 이해하는 것에 관심 있으시다면, 화면 오른쪽의 코딩 실습은 가볍게 체험만 해보시고 왼쪽의 이론 설명 중심으로 수강하셔도 됩니다.

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AI 및 데이터 분석에서는 대량의 수치 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 것이 중요합니다.

NumPy(넘파이)는 이러한 작업을 위해 파이썬에서 가장 널리 사용되는 패키지 중 하나입니다.

NumPy를 활용하면 배열 연산을 효율적으로 수행할 수 있으며, 벡터 연산, 행렬 연산과 같은 고속 연산 기능을 제공합니다.

이를 통해 일반적인 파이썬 리스트보다 훨씬 빠르게 데이터를 처리할 수 있습니다.

파이썬에서 NumPy는 다음 명령어로 설치할 수 있습니다. 실습 환경에는 NumPy가 이미 설치되어 있어 별도로 설치할 필요는 없습니다.

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pip install numpy

NumPy가 많은 데이터 과학 및 AI 프로젝트에서 필수적으로 사용되는 이유는 다음과 같습니다.

1. 빠른 연산 속도: 내부적으로 C 언어로 구현되어 있어, 파이썬 리스트보다 훨씬 빠른 연산이 가능합니다.

2. 다차원 배열 지원: 1차원 벡터부터 2차원 행렬, 3차원 이상의 고차원 배열까지 다양한 형태의 데이터를 다룰 수 있습니다.

3. 다른 라이브러리와의 호환성: Pandas, Scikit-learn, TensorFlow 등 다양한 데이터 분석 및 AI 라이브러리에서 핵심적으로 활용됩니다.

NumPy의 핵심 데이터 구조는 ndarray(엔디어레이, 다차원 배열)입니다. 기본적인 배열을 생성하는 방법을 알아보겠습니다.

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import numpy as np

# 1차원 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

print(arr)
# 출력 결과: [1 2 3 4 5]

위 코드에서 np.array() 함수를 사용하여 일반적인 리스트를 NumPy 배열로 변환할 수 있습니다.

2차원 배열은 행(row)과 열(column)로 구성된 데이터 구조입니다.

numpy를 사용하여 2차원 배열을 생성하려면 다음과 같이 중첩 리스트를 전달하면 됩니다.

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import numpy as np

# 2차원 배열(행렬) 생성
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

print(matrix)

다음 수업에서는 NumPy를 활용한 기본적인 연산을 배워보겠습니다.