[빅데이터 분석] 파이썬(Python) Numpy 라이브러리를 활용한 데이터 분석

 

 

1. 개요

 

파이썬은 데이터 분석 분야에서 가장 널리 사용되는 언어 중 하나입니다. 그 이유 중 하나는 다양한 데이터 분석 라이브러리를 지원하기 때문이죠. 이번 포스팅에서는 파이썬 라이브러리 중 수치 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 라이브러리인 Numpy에 대해 알아보겠습니다.

 

 

2. Numpy 개요

 

Numpy는 'Numerical Python'의 약자로, 통계적 계산을 위한 핵심 라이브러리입니다. Numpy는 다차원 배열 객체와 이러한 배열 작업을 위한 다양한 함수를 제공하며, 이는 파이썬의 리스트에 비해 훨씬 빠른 연산 속도를 보장합니다.

주요 정보는 아래 Numpy 공식 사이트를 확인 부탁드립니다.

 

NumPy

 

3. 데이터 분석에 활용되는 Numpy 주요 함수

 

Numpy는 벡터화 연산을 지원하므로 복잡한 수치 연산을 간단하고 빠르게 수행할 수 있습니다. Numpy의 배열의 생성, 조작, 통계 분석 함수들은 데이터 분석에서 자주 사용됩니다. 또한, Numpy는 배열 간의 산술 연산, 배열의 정렬, 원소의 선택 등 다양한 기능을 지원하므로, 데이터 전처리 및 분석에 매우 유용합니다.

 

 1. 배열의 생성

 

Numpy를 사용하여 다양한 형태와 크기의 배열을 만들 수 있습니다. CSV 파일에서 데이터를 불러와서 배열을 생성할 경우, 데이터가 숫자로만 되어 있어야합니다.

 

Numpy - 배열의 생성

 

 2. 배열  처리

 

Numpy는 배열의 모양을 변경하거나 배열간의 연산, 데이터 추 등 다양한 배열 처리 기능을 제공합니다.

 

Numpy - 배열 처리

 

 3. 통계 분석

 

Numpy는 평균, 중앙값, 표준 편차 등 다양한 통계 연산 기능을 제공합니다. 

 

Numpy - 통계 분석

 

 

4. Numpy 함수 리스트

 

 1. 배열 생성

 

1) np.array(): 주어진 데이터를 가지는 새로운 NumPy 배열을 생성합니다.

2) np.zeros(): 모든 원소가 0인 배열을 생성합니다.

3) np.ones(): 모든 원소가 1인 배열을 생성합니다.

4) np.empty(): 초기화되지 않은 배열을 생성합니다.

5) np.arange(): 연속된 값들을 가지는 배열을 생성합니다.

6) np.linspace(): 시작과 끝을 포함한 일정 간격의 숫자들을 가지는 배열을 생성합니다.

 

 2. 배열 변경

 

1) np.reshape(): 주어진 배열을 새로운 형상으로 변경합니다.

2) np.ravel(): 배열을 1차원으로 변경합니다.

3) np.resize(): 새로운 크기로 배열을 변경합니다.

4) np.append(): 배열에 원소를 추가합니다.

5) np.delete(): 배열의 특정 원소를 삭제합니다.

 

 3. 배열 연산

 

1) np.add(): 두 배열의 원소별 덧셈을 수행합니다.

2) np.subtract(): 두 배열의 원소별 뺄셈을 수행합니다.

3) np.multiply(): 두 배열의 원소별 곱셈을 수행합니다.

4) np.divide(): 두 배열의 원소별 나눗셈을 수행합니다.

5) np.dot(): 두 배열의 점곱을 계산합니다.

 

 4. 수학 함수

 

1) np.exp(): 원소별 지수 함수 값을 계산합니다.

2) np.log(): 원소별 로그 함수 값을 계산합니다.

3) np.sqrt(): 원소별 제곱근 값을 계산합니다.

4) np.sin(), np.cos(), np.tan(): 원소별 삼각 함수 값을 계산합니다.

 

 5. 통계 함수

 

1) np.mean(): 평균 값을 계산합니다.

2) np.median(): 중앙값을 계산합니다.

3) np.std(): 표준편차를 계산합니다.

4) np.var(): 분산을 계산합니다.

5) np.sum(): 합계를 계산합니다.

6) np.min(), np.max(): 최소값, 최대값을 계산합니다.

 

 6. 선형 대수 함수

 

1) np.linalg.inv(): 역행렬을 계산합니다.

 

5. 마치며

 

Numpy는 파이썬의 대표적인 수치 계산 라이브러리로, 빠른 배열 연산 기능을 제공하며, 이는 복잡한 수치 연산이 많은 데이터 분석에 필수적입니다. 데이터 분석을 위해 파이썬을 사용한다면, Numpy 라이브러리를 잘 활용하는 것이 매우 중요합니다. Numpy는 라이브러리 외 데이터 분석에 사용되는 파이썬 필수 라이브러리에 대해 정리한 아래 포스팅도 참고 부탁드립니다.

 

[빅데이터 분석] 빅데이터 분석을 위한 필수 파이썬(Python) 라이브러리

 

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