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==개요==
==개요==
;NumPy, Numerical Python
;NumPy, numpy, Numerical Python
;넘파이
;넘파이, 넘피 /ˈnʌmpi/
*프로그래밍 언어 Python에서 수치 계산을 효율적으로 실시하기 위한 확장 모듈
* 수학적 기능을 제공하는 오픈소스 파이썬 라이브러리
*효율적인 수치 계산을 위한 틀이 달린 다차원 배열(예: 벡터와 행렬 등 표현) 지원 :+ 조작을 위한 대규모 고수준 수학 함수 라이브러리
* Python에서 효율적인 배열 작업을 제공하는 오픈소스 수학 라이브러리
* NumPy 내부는 [[C언어]]<ref>또는 [[Fortran]]</ref>에 의해 구현, 빠름
* 프로그래밍 언어 Python에서 수치 계산을 효율적으로 실시하기 위한 확장 모듈
* 핵심기능: ndarray
:n차원의 배열 데이터 클래스
:다차원배열을 유연하고 빠르게 처리한다.
: 효율적인 수치 계산을 위한 틀이 달린 다차원 배열(예: 벡터와 행렬 등 표현) 지원
:+ 조작을 위한 대규모 고수준 수학 함수 라이브러리
* NumPy 내부는 [[C언어]]<ref>또는 [[Fortran]]</ref>로 구현되어 빠르다.
* [[Pandas]]는 Numpy를 기반으로 한다.


https://upload.wikimedia.org/wikipedia/en/1/1b/NumPy_logo.png
[[파일:NumPy_logo.svg|330px]]


==예시==
==예제==
<source lang='python'>
<syntaxhighlight lang='python' run>
import numpy as np
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print( a )
</syntaxhighlight>
 
<syntaxhighlight lang='python' run>
import numpy
import numpy
from matplotlib import pyplot
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.linspace(0, 2 * numpy.pi, 100)
x = numpy.linspace(0, 2 * numpy.pi, 100)
y = numpy.sin(x)
y = numpy.sin(x)
pyplot.plot(x, y)
plt.plot(x, y)
pyplot.show()
plt.show()
</source>
</syntaxhighlight>


==같이 보기==
==같이 보기==
*[[SciPy]]
{{z컬럼3|
*[[matplotlib]]
* [[NumPy 배열 생성]]
*[[Sage]]
* [[NumPy arange()]]
 
* [[NumPy linspace()]]
==주석==
* [[NumPy ones()]]
<references/>
* [[NumPy zeros()]]
* [[NumPy eye()]]
* [[NumPy diag()]]
* [[SciPy]]
* [[Pandas]]
* [[matplotlib]]
* [[Sage]]
}}


==참고 자료==
==참고==
*https://en.wikipedia.org/wiki/NumPy
* {{영어위키백과|NumPy}}
* https://numpy.org/
* Harris, C.R., Millman, K.J., van der Walt, S.J. et al. Array programming with NumPy. Nature 585, 357–362 (2020). https://doi.org/10.1038/s41586-020-2649-2
* https://www.youtube.com/watch?v=aHthqCgsSFs&list=PLBHVuYlKEkULZLnKLzRq1CnNBOBlBTkqp
* https://developers.google.com/machine-learning/glossary?hl=ko#numpy


[[분류: Python 라이브러리]]
[[분류: NumPy]]

2021년 5월 29일 (토) 23:30 기준 최신판

1 개요[ | ]

NumPy, numpy, Numerical Python
넘파이, 넘피 /ˈnʌmpi/
  • 수학적 기능을 제공하는 오픈소스 파이썬 라이브러리
  • Python에서 효율적인 배열 작업을 제공하는 오픈소스 수학 라이브러리
  • 프로그래밍 언어 Python에서 수치 계산을 효율적으로 실시하기 위한 확장 모듈
  • 핵심기능: ndarray
n차원의 배열 데이터 클래스
다차원배열을 유연하고 빠르게 처리한다.
효율적인 수치 계산을 위한 틀이 달린 다차원 배열(예: 벡터와 행렬 등 표현) 지원
+ 조작을 위한 대규모 고수준 수학 함수 라이브러리
  • NumPy 내부는 C언어[1]로 구현되어 빠르다.
  • Pandas는 Numpy를 기반으로 한다.

NumPy logo.svg

2 예제[ | ]

import numpy as np 
a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) 
print( a )
import numpy
import matplotlib.pyplot as plt
x = numpy.linspace(0, 2 * numpy.pi, 100)
y = numpy.sin(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()

3 같이 보기[ | ]

4 참고[ | ]

  1. 또는 Fortran
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