NumPy는 모든 데이터 과학자의 도구 상자에 있는 렌치입니다. 데이터 작업에 매우 유용한 라이브러리이며 모든 데이터 과학자, 분석가 및 엔지니어에게 필요한 기술입니다.
이 주문형 기술을 배우고 싶다면 계속 읽으십시오. 이 기사에서는 NumPy가 무엇인지, 왜 중요한지, 학습에 가장 적합한 리소스에 대해 설명합니다.
목차
넘파이란?
NumPy는 Numerical Python의 약자입니다. 2005년 Travis Oliphant에서 만든 라이브러리로 데이터 분석에 사용됩니다.
NumPy의 핵심은 배열입니다. 배열은 단순히 데이터 값의 목록입니다. 이 배열은 벡터를 나타내는 데 사용할 수 있습니다. Python 내장 목록 유형과 매우 유사하지만 한 가지 중요한 차이점이 있습니다.
Python 목록과 달리 NumPy의 데이터는 연속 메모리에 저장됩니다. 이는 값이 메모리에 나란히 저장됨을 의미합니다. 이렇게 하면 값에 더 빠르게 액세스할 수 있습니다. NumPy 배열은 일반 작업에서 Python 목록보다 최대 50배 빠릅니다.
Python 목록과 마찬가지로 배열은 다른 배열을 요소로 저장할 수 있습니다. 이를 통해 행렬 및 고차 배열과 같은 더 복잡한 수학적 구조를 만들 수 있습니다. 배열에는 평균, 중앙값 및 표준 편차 계산과 같은 일반적인 통계 작업에 유용한 방법이 있습니다. 분할, 결합, 모양 지정 및 모양 변경을 통해 수정할 수 있습니다.
Numpy 사용을 위한 요구 사항
- 파이썬 설치
- 핍 설치
- VSCode와 같은 IDE 또는 더 이상적으로는 Jupyter와 같은 노트북 기반 IDE
- 파이썬에 대한 지식
또한 읽어보십시오: 초보자를 위한 Jupyter 노트북 소개
사용 사례
- Numpy는 내장 Python 목록 대신 더 빠른 배열 때문에 데이터 과학 작업에 사용됩니다.
- 내장 함수를 사용하여 선형 대수 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다.
- 벡터와 행렬의 빠른 계산 때문에 기계 학습에 사용됩니다.
- 임의 통계 기능을 사용하여 임의 데이터 세트를 생성하는 데 사용됩니다.
NumPy를 배우는 과정
다음은 NumPy 및 데이터 과학을 배우기에 가장 좋은 리소스입니다. 이러한 리소스의 대부분은 Python에 어느 정도 익숙하다고 가정합니다. 아직 파이썬을 배우지 않았다면 파이썬을 배우기 위한 최고의 리소스 목록이 있습니다.
딥 러닝 전제 조건: Python의 Numpy 스택
이 Udemy 과정은 Python을 사용하여 딥 러닝을 준비할 수 있는 부드러운 가이드를 제공합니다. 이 과정에서는 벡터 및 행렬 계산에 Numpy를 사용하는 방법을 알려줍니다.
또한 Python에서 데이터 세트를 처리하기 위한 라이브러리인 Pandas: Matplotlib(데이터 시각화 도구) 및 Scipy(Python에서 통계 계산을 위한 라이브러리)를 다룹니다.
이 과정에는 6시간 분량의 주문형 비디오가 포함되어 있으며 일단 구입하면 평생 무료로 액세스할 수 있습니다. 자격증이 포함되어 있습니다. 이 과정을 시도하기 전에 선형 대수 및 Python 프로그래밍에 익숙하고 편안해야 합니다.
Python을 사용한 데이터 분석: NumPy 및 Pandas 마스터 클래스
이 포괄적인 과정은 Pandas 및 NumPy를 사용하여 데이터를 분석하는 방법을 알려줍니다. 이 방법은 216개의 강의, 3개의 기사 및 2개의 다운로드 가능한 리소스로 구성됩니다. 이렇게 하면 총 13시간 이상의 콘텐츠가 제공됩니다.
NumPy와 NumPy의 중심 개체인 배열의 개념을 소개하는 것으로 시작합니다. 그런 다음 이 과정은 데이터 세트 작업을 위한 인기 있고 유용한 라이브러리인 Pandas를 사용하는 방법을 알려줍니다. 그런 다음 마지막으로 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 데이터 시각화를 배웁니다.
이 과정이 대부분의 과정과 다른 점은 역할극을 통해 수업을 더 실용적으로 만든다는 것입니다. 귀하는 다양한 운영에서 수집된 데이터를 분석하는 대규모 다국적 소매 회사에서 데이터 분석가의 역할을 수행하게 됩니다. 예상대로 이 과정은 과정을 시작하기 전에 Python에 어느 정도 익숙하다고 가정합니다.
완전 초보자를 위한 NumPy를 사용한 Python
이 과정은 NumPy에서 가장 초보자에게 친숙한 과정 중 하나입니다. Python을 알고 있어야 하지만 이 과정에서는 처음부터 NumPy를 소개합니다.
NumPy 배열을 소개하는 것으로 시작합니다. Python 목록과 어떻게 다른지, 데이터 과학, 엔지니어링 및 분석에 더 빠르고 더 적합한지 설명합니다.
또한 이러한 어레이로 수행할 수 있는 다양한 작업을 모두 배우게 됩니다. 여기에는 배열 생성, 인덱스를 사용하여 액세스, 분할 및 조인, 구성 및 재구성이 포함되지만 이에 국한되지 않습니다.
이 과정은 2시간 분량의 비디오 콘텐츠로 구성되며 Numpy에만 집중합니다. 이 작업을 완료하고 일주일 안에 인증을 받을 수 있습니다.
넘파이 소개
DataCamp의 이 과정은 NumPy 초보자에게 친숙합니다. 이 과정은 약 4시간 동안 진행되며 배운 개념을 확고히 하는 데 도움이 되는 13개의 잘 만들어진 비디오와 49개의 연습으로 구성되어 있습니다.
데이터 과학자 트랙의 일부이므로 동일한 트랙의 다른 과정을 완료하면 DataCamp 데이터 과학자 인증을 획득하게 됩니다.
내용으로는 배열을 소개하고 Python에서 배열을 목록보다 사용할 때의 이점을 설명합니다. 다음으로 코드를 더 빠르고 효율적으로 만드는 브로드캐스팅 및 벡터화 기술을 배웁니다. Monet 데이터 세트에서 배열 작업을 연습합니다.
Simplilearn NumPy 튜토리얼
Simplilearn의 이 무료 튜토리얼은 Numpy의 기본 사항을 다룹니다. 짧고 바로 본론으로 들어갑니다. 이 문서에는 최소한의 설명이 있으며 참조로 사용하거나 Numpy가 무엇인지, 다른 기능이 무엇인지 이미 알고 있는 경우 이상적입니다.
또한 이 문서에는 예제와 함께 다양한 기능의 사용법을 설명하는 코드 스니펫이 포함되어 있습니다. 바쁘고 10분 안에 Numpy를 배우고 싶을 때 이상적입니다. 기사이기 때문에 연습할 곳이나 사용할 데이터 세트가 없습니다.
연습 환경을 직접 설정하고 연습할 데이터 세트를 찾아야 합니다. Kaggle은 데이터 과학을 연습하기 위해 데이터 세트를 찾고 노트북을 만들기에 좋은 곳입니다.
W3학교
W3Schools의 이 튜토리얼은 제가 개인적으로 가장 좋아하는 것입니다. 무료이며 포괄적이며 NumPy의 모든 기본 사항과 임의 통계 분포 생성 및 벡터화 구현을 위한 범용 기능 사용과 같은 고급 주제를 다룹니다.
전체적으로 튜토리얼은 간결하지만 적절한 설명과 예제로 설명할 코드 스니펫이 포함된 43개의 웹 페이지입니다. 또한 w3schools에는 Numpy 쿼리를 작성하기 위한 편집기와 지식을 테스트할 수 있는 퀴즈가 함께 제공됩니다.
이 모든 것은 선택 사항이지만 학습 경험에 도움이 될 것입니다. 유료로 Numpy 과정에 등록하면 이력서에 추가할 인증을 취득할 수 있습니다.
스케일러 과정
Scaler에 대한 이 과정은 잘 구성되어 있습니다. NumPy, 다차원 배열, 데이터 구조, 함수, 브로드캐스팅 및 기타 기타 개념에 대한 소개를 다루는 6개의 모듈로 구성됩니다.
총 5시간 33분 분량의 동영상 콘텐츠로 총 32개의 강의로 구성되어 있습니다. 학습한 내용을 적용하고 마음 속에 개념을 확고히 하는 데 도움이 되는 26개의 과제가 있습니다. 과정을 마친 후에는 수료증을 받습니다.
예상대로 과정을 시작하기 전에 Python 프로그래밍 언어를 알아야 합니다. 두 번째 전제 조건에는 컴퓨터에 Python 및 Numpy가 설치된 IDE가 있습니다.
Travis Oliphant의 Numpy 가이드
Numpy의 창시자가 쓴 이 책은 Python을 이미 알고 있지만 Numpy 및 기타 도구에 대해 배우고 싶은 사람들을 위한 참고서입니다.
이 책에서 Travis Oliphant는 Numpy 사용법뿐만 아니라 API를 사용하여 Numpy를 확장하는 방법도 다룹니다. 이것은 아마도 Numpy에서 가장 심층적이고 상세한 리소스일 것입니다.
Numpy의 작동 방식에 대한 높은 수준의 이해와 라이브러리에 기여하고 라이브러리를 확장할 수 있는 자세한 가이드를 원하는 Numpy 고급 사용자에게 이상적일 것입니다.
Ivan Idris의 Numpy 초보자 가이드
Numpy에 관한 이 책은 초보자에게 친숙합니다. Python에 이미 익숙하지만 Numpy를 추가 기술로 활용하여 기술을 확장하려는 과학자, 엔지니어, 프로그래머 및 분석가를 위한 것입니다.
이 책은 Numpy, Matplotlib, Scipy 및 IPython을 로컬 컴퓨터에 설치하는 방법을 다룹니다. 그런 다음 배열과 사용할 수 있는 다양한 배열 함수를 다룹니다. 그런 다음 라이브러리를 사용하여 행렬 작업을 수행하고 Numpy.testing으로 코드를 테스트합니다. 대체로 이 책은 Numpy에 대한 포괄적인 가이드입니다.
NumPy: Karan Singh Bisht의 기본에서 고급으로
“기본에서 고급으로 NumPy”라는 제목이 모든 것을 말해줍니다. 이 책은 라이브러리에 대해 아무것도 모르는 상태에서 고급 기능을 사용하는 방법을 알 수 있는 완만 한 경로를 제공합니다.
이 책은 배열이 무엇인지 설명하는 것과 같은 기본 사항부터 CPU 캐시 효과 및 Ndarray의 수명 주기와 같은 보다 고급 및 기본 주제에 이르기까지 다룹니다. Numpy 라이브러리를 사용하여 추가 기계 학습 작업을 위한 견고한 기반을 제공하기 위한 것입니다.
FreeCodeCamp 유튜브 튜토리얼
FreeCodeCamp는 최근 고품질 코딩 및 소프트웨어 개발 자습서의 소스로 인기를 얻었습니다. 튜토리얼 카탈로그에는 이 포괄적인 Numpy 튜토리얼이 있습니다. 모든 자습서와 마찬가지로 무료로 사용할 수 있습니다.
튜토리얼은 약 1시간이며 Numpy의 기초를 다룹니다. 이제 막 시작한 사람들에게 부담스럽지 않게 도서관을 부드럽게 소개합니다. 예상하셨겠지만 동영상을 보기 전에 Python 지식이 있다고 가정합니다.
마지막 말
Numpy는 매우 유용하고 다재다능합니다. 대부분의 데이터 과학 및 엔지니어링 작업에 필요한 도구입니다. 이 기사에서는 Numpy를 소개하고 핵심 개념에 대한 개략적인 개요를 제공했습니다.
또한 이 기사에는 Python을 배우는 여정에 도움이 될 수 있는 리소스가 나열되어 있습니다. 각 리소스에 대한 간략한 설명은 어떤 리소스를 선택할지 정보에 입각한 선택을 하는 데 도움이 되었습니다.
다음으로 데이터 과학자를 위한 최고의 Python 라이브러리를 확인하세요.