실버를 위한 프로그램

NumPy 소개NumPy(넘파이)는 Numerical Python의 약자로, 파이썬에서 수치 계산을 수행할 때 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나입니다. 특히, **다차원 배열(array)**과 선형 대수 연산, 고속 연산을 지원하여 데이터 과학, 머신러닝, 과학 계산 등에 널리 활용됩니다.1. NumPy의 특징✅ 다차원 배열 지원✅ 빠른 연산 속도 (C로 구현되어 있어서 파이썬 리스트보다 훨씬 빠름)✅ 벡터 연산 및 행렬 연산 지원✅ 다양한 수학 및 통계 함수 내장✅ 메모리 효율적인 데이터 처리 가능2. NumPy 설치 및 가져오기NumPy가 설치되어 있지 않다면 먼저 설치해야 합니다.pip install numpy이후 파이썬 코드에서 numpy를 가져올 수 있습니다.import numpy as n..

📌 파이썬 리스트 vs 넘파이 배열(Numpy ndarray) 차이점 정리차이점 파이썬 리스트 (list) 넘파이 배열 (ndarray)자료형서로 다른 자료형 혼합 가능동일한 자료형 유지메모리 효율성메모리 사용량이 많음메모리 사용량이 적음 (배열 크기가 커질수록 유리)연산 속도반복문을 사용해야 하므로 느림벡터 연산을 지원하여 빠름연산 방식for문을 사용하여 요소별 연산벡터 연산(브로드캐스팅) 지원다차원 지원리스트 안에 리스트를 중첩해야 가능다차원 배열을 기본적으로 지원함수 지원기본적인 리스트 함수 제공수학, 통계, 선형대수 등 다양한 연산 함수 제공배열 크기 조정동적 크기 조정 가능크기 변경 불가능 (새 배열 생성 필요)1. 기본 차이점 예제import numpy as np# 파이썬 리스트py_list..

NumPy와 Pandas의 차이는?NumPy와 Pandas는 Python에서 데이터 처리를 위한 대표적인 라이브러리로, 각기 다른 목적과 기능을 가지고 있습니다. 두 라이브러리의 주요 차이점을 간단히 정리해 보겠습니다.1. 주요 목적NumPy: 수치 계산에 초점이 맞춰진 라이브러리로, 다차원 배열 및 행렬 연산을 지원하며, 과학 계산(computational science)과 선형 대수(linear algebra) 작업에 적합합니다.Pandas: 데이터 분석과 조작(data manipulation)에 중점을 둔 라이브러리로, 구조화된 데이터(표 형태, 시계열 데이터 등)를 다루기 위한 고수준 도구를 제공합니다.2. 데이터 구조NumPy: ndarray라는 고속 다차원 배열(N-dimensional arr..

Pandas와 NumPy의 비교Pandas와 NumPy는 모두 데이터 조작 및 분석을 위한 파이썬의 중요한 라이브러리로, 각각의 목적과 기능이 다릅니다. 아래에서 주요 차이점과 특성을 비교해 보겠습니다.1. 기본 용도NumPy: 주로 수치 데이터 계산 및 다차원 배열 처리를 위해 설계되었습니다. 빠른 배열 연산을 지원하며 선형대수, 푸리에 변환, 난수 생성 등의 기능을 제공합니다.Pandas: 구조화된 데이터(예: 테이블 형태의 데이터)를 조작하고 분석하는 데 특화되어 있습니다. Series와 DataFrame이라는 고수준 데이터 구조를 사용하여 데이터 처리를 용이하게 합니다.2. 데이터 구조NumPy: 다차원 배열(주로 ndarray)을 사용하여 동일한 데이터 타입(예: 정수, 부동소수점 숫자 등)을 ..