파이썬 자료형과 넘파이 배열: 기초부터 이해하기

파이썬 자료형과 넘파이 배열: 기초부터 이해하기

파이썬은 다양한 자료형(data types)을 제공하여 데이터를 효과적으로 관리하고 조작할 수 있습니다. 또한, 수치 데이터의 효율적인 처리를 위해 강력한 라이브러리인 NumPy를 제공합니다. 이번 강좌에서는 파이썬의 기본 자료형과 함께 NumPy 배열에 대해 알아보겠습니다.

1. 파이썬의 기본 자료형

파이썬에서는 다양한 자료형을 제공하여, 개발자가 데이터를 다양한 방식으로 조작할 수 있습니다. 여기서는 자주 사용하는 몇 가지 기본 자료형을 살펴보겠습니다.

  • 정수형 (int): 정수 값을 저장합니다. 예를 들어, a = 10은 변수 a에 정수 10을 저장합니다.
  • 부동소수점형 (float): 실수를 저장하며, 소수점을 포함할 수 있습니다. 예를 들어, pi = 3.14는 변수 pi에 3.14를 저장합니다.
  • 문자열 (str): 텍스트 데이터를 저장하며, 작은따옴표(' ') 또는 큰따옴표(" ")로 감쌉니다. 예: name = 'Alice'.
  • 리스트 (list): 여러 개의 값을 순서대로 저장할 수 있는 가변 시퀀스입니다. 예: numbers = [1, 2, 3, 4].
  • 튜플 (tuple): 리스트와 유사하지만, 한 번 생성된 튜플은 변경할 수 없습니다. 예: point = (10, 20).
  • 딕셔너리 (dict): 키-값 쌍 형태로 데이터를 저장합니다. 예: student = {'name': 'John', 'age': 25}.

2. NumPy 배열

NumPy는 고성능 다차원 배열 객체와 이를 다룰 수 있는 다양한 함수를 제공하는 파이썬 라이브러리입니다. 과학계산과 수치해석을 위한 거의 모든 파이썬 코드들에서 필수적인 역할을 합니다.

NumPy 배열 생성하기

import numpy as np

# 1차원 배열 생성
arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print("1차원 배열:", arr1)

# 2차원 배열 생성
arr2 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
print("2차원 배열:\n", arr2)

기본적인 배열 연산

NumPy 배열은 편리한 수학적 연산 기능을 제공합니다.

# 배열 요소에 대한 연산
result = arr1 + 10
print("각 요소에 10 더하기:", result)

# 배열 간의 연산
result = arr1 * 2
print("각 요소에 2 곱하기:", result)

NumPy는 이러한 연산을 벡터화하여, 배열 전체에 대해 빠르게 수행할 수 있습니다. 이는 Python의 기본 리스트보다 훨씬 빠르게 대량의 수치 데이터를 처리할 수 있게 해줍니다.

3. 결론

이번 강좌에서는 파이썬의 기본 자료형과 NumPy 배열을 소개했습니다. 정수, 부동소수점, 문자열, 리스트, 튜플, 딕셔너리와 같은 기본 자료형은 다양한 데이터를 저장하고 조작하는데 유용합니다. 또한, 수치 데이터를 보다 효율적으로 처리하기 위해 NumPy 배열을 사용하는 방법을 배웠습니다.

NumPy는 데이터 과학과 머신 러닝에서 핵심적인 역할을 하므로, 계속해서 활용법을 배워나가면 매우 유용할 것입니다. 각 자료형과 함수들을 직접 사용해보며 익숙해져 보세요!

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