Part03 Chapter.02 데이터 분석 라이브러리 02. Numpy array

Numpy array

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Numpy array : numpy에서 사용되는 기본적인 자료구조.

Source : https://indianaiproduction.com/python-numpy-array/

• numpy array는 C언어의 array 구조와 동일한 개념입니다. (TMI : C array)
• numpy array는 파이썬 리스트와 비슷한 구조입니다. 하지만, 세부적인 특징이 많이 다릅니다.

 

< 리스트와 다른 점>

1. 선언한 이후에 크기 변경이 불가능합니다.
2. 모든 원소의 데이터 타입이 동일해야 합니다. (homogeneous array)

 

< 리스트와 같은 점>

1. indexing으로 원소를 접근할 수 있습니다.
2. 생성 후 assignment operator를 이용해서 원소의 update가 가능합니다.

 

• numpy가 제공하는 데이터 타입은 파이썬과 다릅니다.

• 수치와 관련된 데이터 타입이 대부분입니다.
• 원소의 크기(memory size)를 조절할 수 있으며, 크기에 따라 표현할 수 있는 수치 범위가 정해집니다.
  e.g. np.int8 → 수치 표현에 8 bits를 사용한다 → 00000000 ~ 11111111 → 2^8 (256개)→  -128 ~ 127
  e.g. np.float32 → 실수 표현에 32 bits를 사용한다 → exponent, mantissa, sign → single precision