Numpy 넘파이

Numpy 넘파이 

 

머신러닝 (Machine Learning)을 시작하기 위해선 다양한 과학 분야에서 사용 되고 있는 선형대수와 통계 등에 대해서 알아야합니다. 넘파이 (Numpy)는 Numerical Python을 의미하며 파이썬에서 선형대수 기반의 프로그램을 쉽고 빠르게 구축할 수 있도록 지원합니다. 머신러닝과 같은 대량의 데이터를 다루기 때문에 넘파이와 같은 패키지는 필수 요소 중 하나입니다. 

 

 

array1 = np.array([1, 2, 3])

⇒ array 형태 (3,  )

 

array2 = np.array([[1, 2, 3],

                                [2, 3, 4]])

⇒ array 형태 (2, 3)

 

array3 = np.array([[1, 2, 3]])

⇒ array 형태 (1, 3)  

 

array1의 형태 shape은 (3,  ) 입니다. 1차원 array로 3개의 데이터를 가지고 있습니다. array2의 형태는 (2, 3)입니다. 2차원 array로 2개의 행과 3개의 열의 형태이며 6개의 데이터를 가지고 있습니다. array3의 형태는 (1, 3)이며, 1개의 행과 3개의 열로 구성인 2차원 데이터입니다. 

 

이렇게 데이터의 shape에 대해서 이해하는 것은 머신러닝에서 아주 중요합니다. 다른 차원의 데이터 형태를 사용하다보면 차원이 달라 오류가 발생할 수 있기 때문입니다. 

머신러닝에서 사용하는 Numpy의 데이터 차원에 대해서 알아보았습니다. 

 

감사합니다.