NumPy는 파이썬의 과학 및 데이터 분석 생태계에서 매우 중요한 역할을 하는 라이브러리입니다. NumPy를 사용하여 데이터를 분석하는 방법과 예제를 살펴보겠습니다.

NumPy란?: NumPy는 파이썬에서 수치 연산을 위한 핵심 라이브러리로, 다차원 배열과 행렬 연산을 제공합니다. NumPy 배열은 데이터 분석, 통계, 머신러닝 등 다양한 작업에 사용됩니다.

아래는 NumPy를 사용한 데이터 분석의 기본 예제입니다.

import numpy as np

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

# 배열의 크기 확인
print("배열의 크기:", data.shape)  # 출력: (5,)

# 평균 계산
mean = np.mean(data)
print("평균:", mean)

# 표준 편차 계산
std_deviation = np.std(data)
print("표준 편차:", std_deviation)

# 배열 슬라이싱
subset = data[2:4]
print("슬라이싱 결과:", subset)  # 출력: [3 4]

위의 예제에서는 다음과 같은 NumPy의 기본 기능을 사용하고 있습니다:

1. np.array(): 파이썬 리스트를 NumPy 배열로 변환합니다.
2. .shape: 배열의 크기를 확인합니다.
3. np.mean(): 배열 요소의 평균을 계산합니다.
4. np.std(): 배열 요소의 표준 편차를 계산합니다.
5. 배열 슬라이싱: NumPy 배열에서 일부 데이터를 추출합니다.

NumPy는 이외에도 선형 대수, 난수 생성, 행렬 연산, 데이터 정제 등 다양한 기능을 제공합니다. 따라서 데이터 분석 및 과학적 연산을 위해 NumPy는 필수적인 도구 중 하나입니다. NumPy의 사용법을 익히면 데이터를 보다 효과적으로 다룰 수 있습니다.