1. 다차원 배열: NumPy는 다차원 배열인 ndarray 를 제공합니다. 이는 같은 데이터 타입을 가지는 요소들의 효율적인 계산을 가능하게 해줍니다. 다차원 배열은 행렬과 유사한 구조를 가지며, 데이터의 효율적인 저장과 연산을 지원합니다.

2. 브로드캐스팅: NumPy는 다른 크기의 배열끼리도 연산이 가능하도록 브로드캐스팅 기능을 제공합니다. 이를 통해 크기가 다른 배열을 간단하게 연산할 수 있습니다.

3. 벡터화 연산: NumPy는 배열에 대한 벡터화 연산을 지원합니다. 이는 반복문을 사용하지 않고 배열 전체에 대한 연산을 수행할 수 있게 해줍니다. 이로써 코드의 간결성과 성능 향상을 도모할 수 있습니다.

4. 효율적인 연산: NumPy는 고성능 수치 연산을 위해 C로 구현되어 있습니다. 이로 인해 NumPy를 사용하면 파이썬보다 훨씬 빠른 연산이 가능합니다.

5. 다양한 수학 함수: NumPy는 다양한 수학 함수를 제공하여 과학 계산을 쉽게 수행할 수 있게 합니다. 이는 삼각함수, 지수함수, 로그함수, 통계 함수 등을 포함합니다.

6. 파일 입출력: NumPy는 다양한 형식의 파일로부터 데이터를 읽고 쓰는 기능을 제공합니다. 이는 배열 데이터의 저장 및 불러오기를 간편하게 해줍니다.

NumPy의 이러한 특징들은 과학, 엔지니어링 및 데이터 분석 분야에서 데이터 처리 및 계산에 필수적인 도구로 사용됩니다. NumPy를 통해 효율적이고 빠른 연산을 수행할 수 있으며, 다양한 형태의 데이터를 다룰 수 있게 됩니다.

참고 자료:

• NumPy 공식 문서: https://numpy.org/doc/
• NumPy 소개: https://docs.scipy.org/doc/numpy/user/whatisnumpy.html