BoostCamp AI Tech - Day06

이번에는 딥러닝을 공부하는 데 있어 필요한 라이브러리인 numpy와 벡터, 행렬을 다룬다. numpy는 선형대수의 계산식을 파이썬으로 구현할 수 있도록 돕는 라이브러리이다. numpy는 SciPy나 Pandas의 base 객체로도 활용되며, numpy에서 사용되는 다양한 코드 포현법이 pytorch와 tensorflow에 사용하는 경우가 많다. 따라서, numpy를 반드시 익혀두는 것이 좋을 것 같다.

 

 

1. Numpy 란?

- Numerical Python

- 파이썬의 고성능 과학 계산용 패키지

- Matrix와 Vector와 같은 Array 연산의 사실상의 표준

1.1 Numpy의 특징

- 일반 List에 비해 빠르고, 메모리가 효율적이다.

-> 파이썬은 주소를 참조하여 값을 호출하는 데, Numpy는 메모리주소에 할당된 값을 바로 호출하기 때문이다.

- 반복문 없이 데이터 배열에 대한 처리를 지원함

- 선형대수와 관련된 다양한 기능을 제공함