AI/Numpy

Camparisons x = np.array([1,2,3,77,34,-1,34]) x > 30 #array([False, False, False, True, True, False, True]) 위처럼 x >30 연산을 하게 되면 numpy에서는 각각의 값을 비교해 boolean array로 반환해준다. numpy 배열의 크기가 같을 때는 element간 비교결과를 Boolean array로 반환한다. import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.array([2, 2, 2]) print(a == b) # 출력: [False True False] print(a != b) # 출력: [ True False True] print(a < b) # 출력: [ True F..

NumPy(Numerical Python)는 파이썬에서 과학 계산과 데이터 분석을 위한 핵심 라이브러리 중 하나입니다. NumPy는 다차원 배열 객체와 배열 연산을 제공하며, 이를 활용하여 고성능의 수치 계산을 수행할 수 있습니다. NumPy의 핵심 기능은 다차원 배열인 NumPy 배열입니다. NumPy 배열은 파이썬의 기본 리스트보다 더 빠르고, 메모리를 효율적으로 사용합니다. NumPy 배열을 사용하면 벡터화된 연산을 수행할 수 있으므로, 반복문 없이도 효율적인 연산을 수행할 수 있습니다. NumPy 배열은 대규모 데이터 처리와 과학 계산에서 매우 유용합니다. 예를 들어, 이미지나 오디오 데이터 등 다양한 형태의 데이터를 NumPy 배열로 변환하여 처리할 수 있습니다. 또한, NumPy는 선형 대수,..