numpy- 기초

numpy 를 사용하는 이유

- 성능 : 파이썬는 기본 리스트보다 빠름

- 메모리 사이즈: 파이썬 리스트보다 적은 메모리 사용( 더 많은 데이터를 넣어서 많이 로딩할수있어서)

- 빌트인 함수: 선형대수, 통계관련 여러 함수 내장

ndarray - C언어가 기본으로 되어있다. 생성 당시에 연속적인 메모리에 잡히게된다. 

 

vectorization 라고 ndarray 를 한덩어리생각하고 연산하기 때문에 중요하다 .

Vectorization 개념이 정말 중요하다. 

numpy 를 이용해서 1~100까지 array 를 한덩이라 생각해서 한번에 연산을 하게 하는것이다.   

matplotlib 은 주피터안에서 간단하게  그래프를 그려준다. 

ndarry 데이터 생성하기 (random 서브모듈)

seed 함수 - 랜덤한 값을 동일하게 다시 생성하고자 할때 사용한다 즉 랜덤이지만 고정된 랜덤값이다. 

즉 시드안에 넣은 숫자를 실행후 랜덤값을 넣으면 그 시드안에 넣은값에 랜덤값이 저장이 된다 그래서 동일한 값을 부를수있다.

0~99까지의 주어진 정수에서 샘플링한 값을 가져와라는 뜻이다. 

주어진 값 안에 랜덤으로 주어진 사이즈로 나온다.