Python 핵심 NumPy

Python 핵심 NumPy

NumPy는 "Numerical Python"의 약자로, 수치 및 과학 계산을 위한 Python 생태계의 핵심 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 대규모 다차원 배열과 행렬을 효율적으로 처리하고, 이러한 배열에 대한 다양한 수학 함수를 제공하여 데이터 분석, 과학 연구, 기계 학습 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

NumPy는 파이썬에서 배열 기반의 연산을 지원하기 위해 개발되었으며, C/C++로 구현된 내부 코드를 사용하여 성능과 속도 면에서 우수한 성능을 발휘합니다. 이를 통해 NumPy는 대용량 데이터 처리와 고성능 계산에 적합하며, 많은 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에서 핵심적인 역할을 담당하고 있습니다.

NumPy의 가장 중요한 기능 중 하나는 다차원 배열인 ndarray(다차원 배열)입니다. ndarray는 동일한 데이터 타입의 요소들로 구성된 n-차원 배열로서, 벡터와 행렬 등 다양한 형태의 수치 데이터를 표현할 수 있습니다. 이러한 ndarray 객체를 사용하여 데이터 저장, 조작 및 계산 작업을 수행할 수 있으며, 이러한 작업은 반복문 없이 한 번에 많은 요소들에 대해 벡터화된 연산으로 처리됩니다.

뿐만 아니라 NumPy는 강력하고 유용한 수학 함수들도 제공합니다. 사칙연산부터 선형대수학 연산까지 다양한 수학 함수들이 포함되어 있어 복잡한 계산 작업을 간단하게 처리할 수 있습니다. 예를 들어 평균, 분산 등과 같은 통계 관련 함수부터 FFT(고속 푸리에 변환), 선형 회귀 모델링 등 과학적인 연구나 실제 응용 프로그램 개발에 필요한 여러 가지 함수들이 포함되어 있습니다.

배열: NumPy의 주요 데이터 구조는 ndarray입니다. 이것은 같은 데이터형의 요소를 보관 유지할 수 있는 다차원 배열입니다. 이러한 배열은 대규모 데이터 세트를 저장하고 조작하는 경우 Python 목록보다 효율적이고 컴팩트합니다.

배열 만들기: NumPy에는 numpy.array(), numpy.zeros(), numpy.ones(), numpy.empty() 등의 배열을 만드는 데 사용할 수 있는 몇 가지 함수가 있습니다. 기존 데이터, 목록 또는 기타 시퀀스에서 배열을 만들 수도 있습니다.

데이터형: NumPy 를 사용하면, 배열내의 요소의 데이터형을 지정할 수 있습니다. 이것은 효율적인 수치 계산에 필수적입니다. 일반적인 데이터 유형에는 다양한 크기의 정수, 부동 소수점 및 복소수가 포함됩니다.

배열 조작: NumPy 는 배열에 대한 요소 별 조작을 간소화합니다. 배열에 대해 산술 연산, 논리 연산 및 비교 연산을 수행할 수 있으며 NumPy는 해당 연산을 적합한 모양으로 자동으로 브로드캐스트합니다.

인덱싱 및 슬라이스: Python 목록과 마찬가지로 인덱싱 및 슬라이스를 사용하여 배열의 요소, 행, 열 또는 슬라이스에 액세스할 수 있습니다.

모양과 차원: NumPy는 배열의 모양과 차원을 쿼리하고 조작하는 함수를 제공합니다. 배열의 형상 변경, 사이즈 변경, 연결이 가능합니다.

유니버설 함수(ufuncs): NumPy에는 배열에 대해 요소별로 작동하는 광범위한 수학 함수가 포함되어 있습니다. 여기에는 기본 함수(가산, 빼기 등), 삼각 함수, 로그 함수 등이 포함됩니다.

집계 및 통계 함수: NumPy는 전체적으로 또는 특정 축을 따라 평균, 중앙값, 표준 편차, 분산 등의 통계적 척도를 계산하는 함수를 제공합니다.

배열 브로드캐스트: 브로드캐스트는 요소별 작업에 호환성을 부여하는 방식으로 NumPy가 다양한 모양의 배열을 조작할 수 있도록 하는 강력한 기능입니다.

벡터화 : NumPy는 벡터화 된 작업을 장려하며 내부적으로 C 또는 Fortran으로 최적화되므로 수치 계산을 크게 가속화 할 수 있습니다.

파일 I/O: NumPy는 디스크에 배열을 읽고 디스크에 배열을 쓸 수 있도록 지원합니다. 바이너리 파일, 텍스트 파일 등 다양한 형식으로 배열을 저장하고 로드할 수 있습니다.

선형 대수: NumPy에는 행렬 곱셈, 역변환, 고유값 분해, 선형 연립 방정식 해법 등의 선형 대수 연산을 위한 함수가 포함되어 있습니다.

난수 생성: NumPy는 시뮬레이션 및 다양한 통계 애플리케이션에 유용한 난수 생성 도구를 제공합니다.

다른 라이브러리와의 통합: NumPy는 SciPy, Matplotlib(데이터 시각화용), scikit-learn(기계 학습용)과 같은 다른 과학 라이브러리와 원활하게 통합됩니다.

성능: NumPy는 C로 작성되었으며 성능을 고려하여 설계되었습니다. 숫자 연산에 최적화되어 있기 때문에 순수한 파이썬에서 동등한 연산보다 훨씬 빠릅니다.

커뮤니티 및 생태계: NumPy에는 사용자와 개발자의 크고 활발한 커뮤니티가 있습니다. 이것은 파이썬의 다른 많은 과학 라이브러리의 기초를 형성합니다.

NumPy는 Python에서 데이터 조작, 분석 및 과학 계산을 위한 기본 도구입니다. 효율적인 배열 조작, 수학 함수 및 기타 라이브러리와의 호환성은 Python 데이터 과학 생태계의 핵심 구성 요소입니다.

NumPy 역사

1995: NumPy의 기원은, Jim Hugunin가 NumPy의 전신인 Numeric를 창조한 1990년대 초에 거슬러 올라갑니다. Numeric은 수치 계산을 위한 Python 모듈이지만 당시에는 독립적인 프로젝트였습니다.

2005: NumPy는 Python용 보다 포괄적인 수치 계산 라이브러리를 작성하기 위한 공동 작업으로 공식적으로 시작되었습니다. 데이터 과학자이자 소프트웨어 개발자인 Travis Oliphant는 이 이니셔티브에서 중요한 역할을 수행했습니다. 이 프로젝트는 Numeric과 Numarray와 같은 비슷하지만 독립적 인 다양한 이니셔티브를 통합하는 것을 목표로했습니다.

2006: NumPy의 개발은 계속되고 과학 및 데이터 분석 커뮤니티에서 주목을 받았습니다. 이는 수치 데이터를 조작하기 위한 강력하고 효율적인 프레임워크를 제공하기 위한 것이었습니다.

2007: NumPy를 기반으로 하는 SciPy 라이브러리가 본격적으로 개발되어 Python의 과학 기술 컴퓨팅 기능이 확장되었습니다. SciPy는 최적화, 통합, 보간과 같은 작업에 더 높은 수준의 기능과 알고리즘을 제공했습니다.

2011: NumPy 프로젝트는 버전 1.6에 도달하여 상당한 성숙도와 안정성을 보였습니다. 이 버전에서는 많은 개선 사항과 버그 수정이 이루어졌습니다.

2015: NumPy는 계속 발전하고 NumPy 1.10 및 1.11과 같은 릴리스에서 새로운 기능, 버그 수정 및 개선이 도입되었습니다.

2019: NumPy 1.17이 출시되었습니다. 이것은 성능을 향상시키고 더 유연한 데이터 조작을 가능하게 하는 새로운 'ufunc' 루프를 제공합니다. 이 버전은 Python 3.5, 3.6 및 3.7을 지원한다는 점에서도 주목할 가치가 있습니다.

2020: NumPy 1.19에서는 정적 분석을 개선하기 위한 유형 주석과 같은 다양한 기능과 개선 사항이 도입되었습니다. 이 버전은 Python 3.8 및 3.9를 지원하는 광범위한 노력의 일부였습니다.

2021: NumPy 1.20에는 유형 및 모양 검사 개선, 오류 메시지 개선 등 여러 가지 새로운 기능과 향상된 기능이 포함되어 있습니다. 이를 통해 Python 데이터 과학 및 과학 컴퓨팅의 기본 라이브러리로 NumPy의 역할을 더욱 강화했습니다.

2022년 이후: NumPy는 새로운 릴리스와 오픈 소스 커뮤니티의 기여를 통해 적극적으로 유지되고 개발되고 있습니다. Python 생태계의 역할은 수치 및 과학 계산에 여전히 필수적입니다.

NumPy는 역사를 통해 Python을 수치 및 과학 계산을위한 강력하고 다재다능한 언어로 만드는 데 중요한 역할을했습니다. 이는 데이터 분석, 기계 학습 및 과학 연구에 사용되는 많은 다른 라이브러리와 도구의 기반이 되었으며, 개발은 커뮤니티의 요구를 충족시키기 위해 계속 발전하고 있습니다.