[데이터 분석] 데이터 과학의 핵심, NumPy 마스터하기

개요

Numpy는 Numerical Python의 줄임말로, 파이썬에서 대규모 다차원 배열과 행렬 연산은 효율적으로 처리하기 위한 핵심 라이브러리입니다. 데이터 과학, 머신러닝, 과학 컴퓨팅 분야에서 필수적으로 사용되며, 파이썬의 기본 리스트보다 훨씬 빠르고 메모리 효율적인 데이터 처리를 가능하게 합니다.

용어 정리

• Numerical(수치적인) : 숫자로 나타내거나, 데이터를 수학적 및 통계적 방법을 통해 분석하는 것을 의미합니다.
• Python(파이썬) : '구렁이'라는 뜻을 가지고 있지만, IT 분야에서는 간결하고 가독성 높은 범용 프로그래밍 언어를 의미합니다.
• Numpy : Numerical + Python 합성어 수치적인 파이썬을 뜻하며, 특히 고성능 수치 연산에 최적화된 라이브러리를 말함

사용 사례 및 예시

• 이해를 돕기 위한 실생활 예시 : Numpy는 마치 수학 문제 풀이에 특화된 고성능 계산기와 같습니다. 덧셈, 뺄셈 같은 간단한 연산부터 복잡한 행렬 계산까지, 수 많은 숫자를 한 번에 빠르게 처리할 수 있도록 돕습니다. 일반 계산기(파이썬 리스트)로 한 문제씩 푸는 것보다 훨씬 효율적입니다.
• 실제 작동 원리 및 예시 : Numpysms ndarray(N-dimensional array)라는 자체적인 데이터 구조를 사용합니다. 이는 동일한 데이터 타입의 값들로 이루어져 있어, 컴퓨터 메모리에 연속적으로 저장됩니다. 덕분에 파이썬 리스트처럼 값 하나하나를 따로 찾아가는 대신, 한번에 여러 값을 읽어와서 병렬로 계산할 수 있기 때문에 연산 속도가 매우 빠릅니다.

왜 사용하는지?

파이썬의 기본 리스트(list) 는 유연하지만, 대량의 숫자 데이터를 다를 때 속도와 메모리 효율성 측면에서 한계가 명확합니다. Numpy는 이러한 한계를 극복하기 위해 설계되었으며, 특히 과학적 연산 및 대규모 데이터 처리에 특화되어 있습니다.

왜 필요한가

Numpy는 데이터 과학, 머신러닝 분야에서 필수적인 벡터 및 행렬 연산을 고속으로 수행할 수 있는 기능을 제공합니다. 복잡한 알고리즘을 구현하거나 방대한 데이터를 분석할 때, Numpy 없이는 작업 속도가 현저히 느려지거나 구현이 어려워질 수 있습니다.

언제 사용하는가

• 수치 데이터가 많은 통계 분석을 할 때
• 딥러닝 모델의 가중치(weight)나 입력 데이터를 처리할 때
• 이미지나 음성 데이터를 배열 형태로 다루고 조작할 때
• 데이터 시각화를 위해 데이터를 가공할 때

주요 특징

특징	설명
다차원 배열 객체(ndarray)	Numpy는 고 성능 N차원 배열 객체를 제공하며, 동일한 데이터 타입의 요소를 효율적으로 저장하고 조작
빠른 연산 속도	Numpy는 C 및 Fortran 으로 구현된 내부 연산을 활용하여 파이썬 리스트보다 빠른 연산 수행
브로드 캐스팅	NumPy는 크기가 다른 배열 간의 연산을 자동으로 확장하여 반복문 없이도 효과적인 계산이 가능하도록 지원
다양한 수학 함수 제공	Numpy는 선형대수, 통계, 난수 생성 등 수치 계산을 위한 다양한 기능을 포함
강력한 인덱싱 및 슬라이싱	NumPy는 배열의 특정 부분을 효과적으로 선택하고 수정할 수 있도록 강력한 인덱싱 및 슬라이싱 기능을 제공
다른 라이브러리와의 호환성	NumPy는 Pandas, SciPy, TensorFlow 등 다양한 데이터 분석 및 머신러닝 라이브러리와 원활하게 연동

사용법

pip install numpy

import numpy as np

# numpy 버전 확인
print("Numpy version: ".  np.__version__)

# 출력 예시
NumPy version: 1.26.4

 

 

Numpy의 핵심, ndarray(N-dimensional Array)

 

Numpy의 가장 중요한 특징은 바로 ndarray 객체입니다. ndarray는 동일한 타입의 데이터를 담는 고정 크기의 다차원 컨테이너입니다. 이를 통해 일반 리스트에서는 불가능했던 요소별(element-wise) 연산을 매우 효율적으로 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 두 개의 배열을 단순히 덧셈 기호(+)로 더하면 각 배열은 같은 위치에 있는 요소들끼리 더해집니다.

import numpy as np

# 1차원 배열 생성 (파이썬 리스트와 유사)
arr1 = np.array([1, 2, 3])
arr2 = np.array([4, 5, 6])

# 요소별 덧셈 연산
result = arr1 + arr2
print(result)
# 출력: [5 7 9]

# 2차원 배열 생성 (행렬)
matrix1 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
matrix2 = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# 행렬 덧셈
result_matrix = matrix1 + matrix2
print(result_matrix)
# 출력:
# [[ 6  8]
#  [10 12]]

 

Numpy 데이터 타입의 특징

Numpy가 제공하는 데이터 타입은 C 언어의 기본 데이터 타입을 기반으로 합니다. 이 때문에 일반적인 파이썬의 데이터 타입보다 메모리 사용량이 적고 연산 속도가 빠릅니다. 정확한 타입 지정 : Numpy는 각 데이터 타입의 크기를 명확하게 정의할 수 있도록 비트(bit) 단위의 크기를 지정합니다. 예를 들어 int32는 32비트 크기의 정수를 의미합니다.

• 동일한 요소 유지 : Numpy 배열은 모든 요소가 동일한 데이터 타입을 가져야합니다. 이는 파이썬 리스트가 서로 다른 데이터 타입을 혼합할 수 있는 것과 가장 큰 차이점이며, 이 특성 덕분에 메모리 효율성고 연산 속도를 극대화 할 수 있습니다.
• 자동 형변환 기능 : 배열을 생성할 때, Nympy는 입력된 데이터에 따라 적절한 데이터 타입을 자동으로 설정합니다. 하지만 필요에 따라 명시적으로 형 변환을 원하는 타입으로 변경할 수 있습니다.

Numpy의 주요 특징들

• 빠른 연산 속도: C, C++ 및 포트란으로 구현된 핵심 연산부를 활용하여 파이썬 리스트보다 훨씬 빠릅니다.
• 브로드캐스팅(Broadcasting): 크기가 다른 배열 간의 연산을 자동으로 맞춰주는 기능입니다. 이를 통해 불필요한 반복문 사용을 줄여 코드를 간결하게 만들고 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 다양한 수학 함수: 선형대수, 통계, 난수 생성 등 복잡한 수치 계산을 위한 다양한 함수를 내장하고 있습니다.
• 강력한 인덱싱 및 슬라이싱: 배열의 특정 부분에 접근하거나 수정하는 기능이 매우 강력하고 직관적입니다.
• 다른 라이브러리와의 호환성: Pandas, SciPy, Matplotlib, TensorFlow 등 수많은 데이터 관련 라이브러리의 기반이 되며, 원활하게 연동됩니다.

장단점

장점

• 압도적인 연산 속도: 대용량 데이터 처리 시 파이썬 기본 리스트보다 수십~수백 배 빠릅니다.
• 메모리 효율성: 동일한 데이터 타입의 요소를 연속된 메모리 공간에 저장해 메모리를 효율적으로 사용합니다.
• 다양한 기능: 복잡한 수학적 연산을 손쉽게 수행할 수 있습니다.

 

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단점

• 단일 데이터 타입: 하나의 배열에는 동일한 데이터 타입의 요소만 저장할 수 있습니다.
• 고정 크기: 배열을 생성한 후에는 크기를 변경할 수 없습니다 (크기를 바꾸려면 새로운 배열을 만들어야 함).

결론

Numpy는 파이썬에서 과학적 연산과 데이터 처리를 위한 가장 중요한 라이브러리입니다. 특히 인공지능과 데이터 과학 분야를 시작하려는 사람이라면 Numpy의 ndarray를 자유자재로 다루는 것이 필수적입니다. Numpy의 빠른 연산 속도와 효율적인 데이터 구조는 복잡한 문제를 해결하는 강력한 무기가 될 것입니다.