01. 넘파이(Numpy)란? 넘파이를 왜 쓰는 걸까 (n차원 배열을 이해해보자)

 
넘파이(Numpy)는 Numerical  Python의 줄임말로 숫자, 수치에 관한 파이썬 라이브러리이다. 
 

넘파이 사용하기

 
넘파이를 사용하기 위해서는 라이브러리를 코드로 불러온다. 

import numpy as np

 
구글 코랩은 ctrl enter를 눌러 실행할 수 있다. 
 

넘파이 배열 (ndarray)

 
넘파이의 핵심은 ndarray 이다. n-dimensional array로 n차원의 배열이며, 수학에서는 이차행렬을 생각해 볼수 있다. 
 
1차원 배열은 단순하다.

import numpy as np

arr1=np.array([1,2,3,4])
print(arr1)

파이썬의 [리스트]를 넘파이 배열로 변한하여 출력한다.
 
파이썬의 리스트와 다른점은 넘파이 배열은 ',' 쉼표가 빠진걸 볼 수 있다. 

 
파이썬의 [리스트]에 곱하기 2를 하면 문자열 *2 처럼 두번 나열 된다.  
넘파이의 배열 리스트에 곱하기 2를 하면 실제 숫자가 곱해진다.  
 
이처럼 넘파이 배열은 백터화 연산으로 수치 연산을 편하게 한다. 

2차원 배열

 
2차원 배열은 말 그대로 엑셀을 떠올린다. 
넘파이의 배열을 이해하기 위해서는 axis(축)의 개념을 이용한다. 
2차원 배열은 x축과 y축으로 생긴 형태이다. 

 
array([[1,0,3],
         [2,4,5]])   
 

1	0	3
2	4	5

 
첫번째 대괄호 안에 있는 요소들이 axis0의 요소 즉 axis0은 2개이다. [],[] 
그 안에 있는 요소들이 대괄호가 axis1 즉 axi1은 3개로 구성되어 있다. 1/0/3
=> 사실 2차원 배열은 축을 알 필요가 없이 직관적이다.  축은 3차원 배열을 이해할때 응용해보자. 
 

3차원 배열

 
3차원 배열은 큐브모양으로 형성되어 있는 3D다. 
3차원 배열에 axis(축)의 개념을 넣으면 x축은 axis 2, y축은 axis1, z축은 axis0으로 본다. 
 
array( [
            [ [1,0,3] , [1,0,3] ],
            [ [1,0,3] , [1,0,3] ],
            [ [1,0,3] , [1,0,3] ],
            [ [1,0,3] , [1,0,3] ]
         ] )
 
동일하게 적용해보자. 3차원 배열의 첫번째 대괄호를 axis0 즉, 두덩이이 axis0은 4개이다.
그안에 괄호인 axis1 역시도 2개이다. [1,0,3] , [1,0,3] 이니까. 
그안의 괄호인 axis3은 바로 3개이다. 1/0/3
 
즉 z축이 4개로 층층이 쌓인 이차원 배열을 떠올리면 쉽다. 
 

넘파이의 데이터 타입 

 
넘파이의 데이터 타입은 다음과 같이 볼 수 있다.
int64는 정수 integer 타입에 64bit라는 의미를 나타낸다. 
 

 
 

넘파이를 왜쓰는걸까 ? 

 
대체 이 지루한 넘파이를 왜 쓰는 거냐 하면 
 
1. 메모리 사용 효율이 좋아 속도가 빠르다.
2. 선형 대수 연산을 지원한다. 
 -> 선형 대수는 줄(벡터)나 표(행렬)로 숫자를 다루는 수학을 말한다 (즉, 공간을 다룰 수 있다)
3. 벡터화 연산 지원 
 - 배열의 모든 요소에 대해 루프없이 한 번에 연산을 수행하는 기법이다. 
 
파이썬을 리스트 끼리 더하면, 문자열 처럼 붙어지지만 
넘파이의 배열 리스트는 두 리스트의 수치가 더해진다.