Python 데이터 분석에서 배열 작업

개요

배열은 Python 데이터 분석에서 가장 기본적인 데이터 구조 중 하나입니다. 대용량 데이터를 효율적으로 표현하고 처리하는 데 사용됩니다. 수치 시뮬레이션 및 기계 학습과 같은 데이터 분석 작업에서 필수적인 역할을 합니다. 이 글에서는 배열의 개념과 Python 데이터 분석에서 배열을 다루는 방법을 설명합니다.

배열이란?

배열은 동일한 유형의 요소들이 연속적인 메모리 블록에 배열되어 있는 데이터 구조입니다. 파이썬에서는 numpy 패키지를 사용하여 ndarray라는 강력한 배열 객체를 생성할 수 있습니다. ndarray 객체는 파이썬의 리스트와 유사하나 수치 계산에 효율적이며 배열 연산을 위한 다양한 메서드와 함수를 제공합니다.

Array 생성

numpy를 사용하여 Python에서 배열을 만드는 방법은 다양합니다. 몇 가지 예시는 다음과 같습니다.

import numpy as np

# Create a 1-dimensional array
a = np.array([1, 2, 3])

# Create a 2-dimensional array
b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# Create an array of zeros
c = np.zeros((3, 3))

# Create an array of ones
d = np.ones((2, 2))

# Create an array of random values
e = np.random.rand(2, 2)

이 예시에서는 1차원 배열 a의 값이 [1, 2, 3]이며, 2차원 배열 b의 값이 [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]입니다. 또한, 배열 c는 (3, 3) 모양으로 모든 요소가 0인 배열이고, 배열 d는 (2, 2) 모양으로 모든 요소가 1인 배열입니다. 마지막으로, 배열 e는 (2, 2) 모양으로 무작위 값으로 채워진 배열입니다. 이러한 배열을 생성하는 데에는 numpy 패키지의 함수들을 사용할 수 있습니다.

배열 인덱싱 및 슬라이싱

numpy 배열은 Python 목록과 유사하게 인덱싱 및 슬라이싱이 가능합니다. 아래는 예시입니다.

import numpy as np

# Create a 2-dimensional array
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])

# Indexing an array
print(a[0])     # Output: [1 2 3]
print(a[1][1])  # Output: 5

# Slicing an array
print(a[0:2])   # Output: [[1 2 3] [4 5 6]]
print(a[:, 1])  # Output: [2 5 8]

이 예제에서는 값이 [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]인 2차원 배열 a를 만듭니다. 그런 다음 이 배열에 대한 인덱싱 및 슬라이싱 작업을 시연합니다.

Array 작업

numpy의 배열은 요소별 산술 연산, 행렬 연산 및 통계 연산과 같은 많은 연산을 지원합니다. 아래는 예시입니다.

import numpy as np

# Create two 2-dimensional arrays
a = np.array([[1, 2], [3, 4]])
b = np.array([[5, 6], [7, 8]])

# Element-wise arithmetic operations
print(a + b)    # Output: [[ 6  8] [10 12]]
print(a * b)    # Output: [[ 5 12] [21 32]]

# Matrix operations
print(np.dot(a, b))  # Output: [[19 22] [43

이 예제에서는 값이 [[1, 2], [3, 4]]인 2차원 배열 a를 만듭니다. 그런 다음 배열의 합계, 평균, 표준 편차, 최대값 및 최소값을 계산하는 것과 같이 이 배열에 대한 몇 가지 기본 통계 작업을 시연합니다. 또한 T 속성을 사용하여 배열을 바꾸는 방법도 보여줍니다.

결론

배열은 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 필수적인 Python 데이터 분석의 기본 데이터 구조입니다. 배열은 ndarray라는 numpy 패키지의 객체를 통해 표현됩니다. 이 게시물에서는 numpy를 사용하여 Python에서 배열을 만드는 방법을 소개하고 배열 인덱싱 및 슬라이싱 작업 등을 시연했습니다. 이러한 작업은 수치 계산 및 기계 학습과 같은 데이터 분석 작업에 광범위하게 사용됩니다. 이 게시물은 데이터 분석 작업을 시작하는 데 유용한 개요를 제공하며, 데이터 분석 프로젝트에서 배열 작업을 수행하는 데 필요한 도구를 제공합니다.

추가 자료

Python 데이터 분석의 배열에 대해 자세히 알아보려면 다음과 같은 몇 가지 추가 리소스를 참조하세요.

• NumPy User Guide: https://numpy.org/doc/stable/user/index.html
• NumPy Tutorial: https://numpy.org/doc/stable/user/quickstart.html
• Array Programming with NumPy: https://realpython.com/numpy-array-programming/