NumPy는 대규모 다차원 배열 및 행렬을 지원하는 강력한 Python 라이브러리로, 이러한 배열에서 작동하는 다양한 고급 수학 함수를 제공합니다. 이것은 과학 계산 생태계의 핵심 라이브러리 중 하나이며 간단한 수학 연산부터 복잡한 데이터 분석에 이르기까지 다양한 작업에 널리 사용됩니다.

NumPy의 주요 기능은 Python의 대용량 데이터 세트를 위한 빠르고 유연한 컨테이너인 ndarray(n차원 배열) 객체입니다. Python 리스트와 달리 NumPy 배열은 연속된 메모리 위치에 저장되므로 더 효율적으로 접근하고 조작할 수 있습니다. 따라서 NumPy는 속도와 정확성이 요구되는 대량의 데이터를 처리하고 수학적 계산을 수행하는 데 매우 유용합니다.

NumPy는 선형 대수 연산, 통계 함수, 난수 생성과 같은 방대한 수학 함수 컬렉션을 제공합니다. 이러한 함수들은 성능에 최적화되어 효율적으로 실행될 수 있으며, 데이터 과학, 머신러닝 또는 과학 연구를 수행하는 누구에게나 필수적인 도구입니다.

NumPy는 pandas, SciPy, scikit-learn과 같은 많은 다른 Python 데이터 과학 라이브러리의 기초가 되었습니다. 이러한 라이브러리와 원활하게 통합할 수 있는 능력과 광범위한 커뮤니티 지원은 NumPy를 데이터 분석 및 수치 계산을 효율적으로 수행하려는 개발자 및 연구자에게 필수적인 선택으로 만듭니다.

주요 기능:

• N차원 배열: 대용량 데이터 세트를 처리하기 위한 효율적인 다차원 배열 객체.
• 브로드캐스팅: 명시적인 반복 없이 다른 모양의 배열에 산술 연산을 허용합니다.
• Universal Functions (ufuncs): 배열에 대한 수학적 계산을 위한 빠른 요소별 연산.
• 인덱싱 및 슬라이싱: 배열 내 데이터에 접근하고 조작하기 위한 강력한 도구.
• 선형 대수학 및 수학적 함수: 행렬 연산, 선형 대수학 및 통계 함수에 대한 내장 지원.
• 상호운용성: 다른 과학 라이브러리와 호환되며 C, C++, Fortran 코드와 인터페이스 할 수 있습니다.
• 난수 생성: 시뮬레이션 및 통계 응용을 위한 난수 생성 도구.
• 효율적인 메모리 사용: 대용량 데이터셋을 처리할 때 Python 리스트보다 메모리를 더 효율적으로 사용하고 빠릅니다.