Numpy를 사용하는 가장 쉬운 방법: numpy를 np로 가져오기

Numerical Python의 약자인 NumPy 는 Python 프로그래밍 언어를 기반으로 구축된 과학 컴퓨팅 라이브러리입니다.

NumPy를 Python 환경으로 가져오는 가장 일반적인 방법은 다음 구문을 사용하는 것입니다.

 import numpy as np

코드의 import numpy 부분은 Python에게 NumPy 라이브러리를 현재 환경에 통합하도록 지시합니다.

그런 다음 코드의 as np 부분은 Python에게 NumPy에 np 라는 별칭을 제공하도록 지시합니다. 이를 통해 numpy.function_name 대신 np.function_name을 입력하기만 하면 NumPy 함수를 사용할 수 있습니다.

NumPy를 가져온 후에는 내장된 기능을 사용하여 데이터를 빠르게 생성하고 분석할 수 있습니다.

기본 NumPy 배열을 만드는 방법

NumPy에서 작업하게 될 가장 일반적인 데이터 유형은 np.array() 함수를 사용하여 생성할 수 있는 array 입니다.

다음 코드는 기본 1차원 NumPy 배열을 만드는 방법을 보여줍니다.

 import numpy as np

#define array
x = np. array ([1, 12, 14, 9, 5])

#display array
print (x)

[1 12 14 9 5]

#display number of elements in array
x. size

5

또한 여러 테이블을 생성하고 덧셈, 뺄셈, 곱셈 등과 같은 연산을 수행할 수도 있습니다.

 import numpy as np 

#define arrays
x = np. array ([1, 12, 14, 9, 5])
y = np. array ([2, 3, 3, 4, 2])

#add the two arrays
x+y

array([ 3, 15, 17, 13, 7])

#subtract the two arrays
xy

array([-1, 9, 11, 5, 3])

#multiply the two arrays
x*y

array([ 2, 36, 42, 36, 10])

NumPy의 모든 기본 기능에 대한 자세한 소개는 NumPy 완전 초보자 가이드를 확인하세요.

NumPy를 가져올 때 발생할 수 있는 오류

NumPy를 가져올 때 발생할 수 있는 잠재적인 오류는 다음과 같습니다.

 NameError : name 'np' is not defined

이는 NumPy를 가져올 때 별칭을 지정하지 못했을 때 발생합니다. 이 오류를 빠르게 해결하는 방법을 알아보려면 이 튜토리얼을 읽어보세요.

추가 리소스

NumPy에 대해 자세히 알아보려면 다음 리소스를 확인하세요.

Python 통계 가이드 전체 목록
NumPy 문서 페이지 온라인
NumPy 공식 트위터 페이지