NumPy 데이터 분석: NumPy 소개

NumPy는 수치 데이터를 다루기 위한 파이썬의 핵심 라이브러리로, 효율적이고 빠른 배열 연산을 지원합니다. 이번 글에서는 NumPy의 특징과 활용 분야, NumPy 배열과 Python 리스트 비교를 살펴보겠습니다.

1. NumPy란?

• NumPy는 Numerical Python의 약자로, 고성능 다차원 배열 객체와 이를 조작하기 위한 다양한 함수들을 제공합니다.
• 주로 데이터 분석, 과학 계산, 머신러닝 등의 작업에서 사용됩니다.

2. NumPy의 주요 특징

1. 고성능 배열 객체 (ndarray)
   • NumPy 배열은 Python 리스트보다 빠르고 메모리 효율적입니다.
   • 다차원 배열을 쉽게 처리할 수 있습니다.
2. 벡터화(Vectorization) 지원
   • 반복문 없이 배열 단위로 연산을 수행할 수 있어 코드가 간결하고 빠릅니다.
3. 다양한 수학 함수
   • 선형대수, 통계, 푸리에 변환 등 고급 수학 연산 지원.
4. 다양한 데이터 형식 지원
   • 정수형, 부동소수점, 복소수 등 다양한 데이터 타입 제공.
5. 기타 라이브러리와의 호환성
   • Pandas, SciPy, Matplotlib, TensorFlow 등과 긴밀히 연동 가능.

3. NumPy의 활용 분야

1. 데이터 분석
   • 대규모 데이터 처리 및 탐색.
2. 과학 계산
   • 물리학, 생물학, 화학 등의 시뮬레이션 작업.
3. 이미지 처리
   • 픽셀 데이터를 다루고 변환.
4. 머신러닝
   • 데이터 전처리, 모델 학습, 수치 계산.

4. NumPy 배열과 Python 리스트 비교

NumPy 배열과 Python 리스트는 유사하게 보이지만, 성능과 기능에서 큰 차이가 있습니다.

1) 성능 비교

Python 리스트

# Python 리스트 연산
my_list = [1, 2, 3, 4]
result = [x * 2 for x in my_list]
print(result)
# 출력: [2, 4, 6, 8]

NumPy 배열

import numpy as np

# NumPy 배열 연산
my_array = np.array([1, 2, 3, 4])
result = my_array * 2
print(result)
# 출력: [2 4 6 8]

• NumPy는 배열 단위 연산을 통해 반복문 없이 벡터화된 계산이 가능하므로, Python 리스트보다 빠르고 간결합니다.

2) 메모리 효율성

NumPy 배열은 동일한 데이터 타입만 허용하므로 Python 리스트보다 메모리 사용이 효율적입니다.

Python 리스트

import sys

# Python 리스트 메모리 크기
my_list = [1, 2, 3, 4]
print(sys.getsizeof(my_list[0]) * len(my_list))
# 출력: 112

NumPy 배열

# NumPy 배열 메모리 크기
my_array = np.array([1, 2, 3, 4])
print(my_array.nbytes)
# 출력: 32

3) 다차원 데이터 처리

NumPy는 다차원 배열 처리를 기본으로 지원하며, 복잡한 데이터 조작이 가능합니다.

Python 리스트

# 2차원 리스트
my_list = [[1, 2], [3, 4]]
print(my_list[0][1])
# 출력: 2

NumPy 배열

# 2차원 NumPy 배열
my_array = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(my_array[0, 1])
# 출력: 2

5. NumPy 설치 및 시작하기

1) NumPy 설치

pip install numpy

2) NumPy 임포트

import numpy as np

정리

• NumPy는 빠르고 효율적인 배열 연산을 지원하여 Python 리스트보다 훨씬 강력한 기능을 제공합니다.
• 다양한 수학 연산과 데이터 처리 기능을 통해 데이터 분석, 머신러닝, 과학 계산 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
• Python 리스트와 비교하여 메모리 효율적이며, 다차원 데이터 처리에 강점을 가집니다.

다음 글 예고:
NumPy 배열 생성과 다양한 배열 생성 함수에 대해 알아보겠습니다!