NumPy 배열 생성하기

NumPy는 다차원 배열인 ndarray 객체를 사용하여 데이터를 저장합니다. 큰 데이터셋을 처리하기 위해, 우리는 먼저 배열을 생성해야 합니다. NumPy 배열을 생성하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 일반적인 방법은 다음과 같습니다:

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

위의 예제에서는 1부터 5까지의 정수를 포함하는 1차원 배열을 생성했습니다.

배열 연산 수행하기

NumPy는 배열 연산을 효율적으로 수행하는 데 매우 유용합니다. 예를 들어, 배열의 모든 요소에 2를 더하거나, 배열의 모든 요소를 제곱하는 등 다양한 연산을 수행할 수 있습니다.

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 모든 요소에 2를 더하기
result = data + 2

# 모든 요소 제곱하기
result = data ** 2

위의 예제에서는 각 요소에 2를 더한 결과를 result 변수에 저장하고, 각 요소를 제곱한 결과를 result 변수에 저장했습니다.

배열 슬라이싱하기

데이터셋에서 원하는 부분만을 추출하기 위해 배열 슬라이싱을 사용할 수 있습니다. 슬라이싱은 원본 배열에서 지정한 범위의 요소를 추출하는 방법입니다.

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 2번째부터 4번째까지의 요소 추출
result = data[1:4]

위의 예제에서는 인덱스 1부터 인덱스 3까지의 요소를 추출하여 result 변수에 저장했습니다.

배열 함수 사용하기

NumPy는 다양한 배열 함수를 제공하여 데이터셋을 처리할 때 유용하게 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 배열의 요소들의 평균, 합계, 최댓값 및 최솟값을 계산할 수 있습니다.

import numpy as np

data = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 평균 계산
result = np.mean(data)

# 합계 계산
result = np.sum(data)

# 최댓값 계산
result = np.max(data)

# 최솟값 계산
result = np.min(data)

위의 예제에서는 배열 data의 평균, 합계, 최댓값 및 최솟값을 계산하여 result 변수에 저장했습니다.

요약

NumPy를 사용하여 큰 데이터셋을 처리하는 방법에 대해 알아보았습니다. NumPy는 빠르고 효율적인 다차원 배열 연산을 제공하여 데이터 처리 작업을 간소화합니다. 다양한 기능과 함수를 활용하여 데이터셋을 조작하고 분석하는 데에 유용하게 사용할 수 있습니다. 따라서 NumPy를 잘 활용하여 데이터 처리 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.