파이썬 리스트는 이질적인 데이터를 저장하는 일반적인 컨테이너로서 극도로 유연한 성능을 제공하지만, NumPy ndarray 이는 수치 계산 효율성을 위해 설계된 특수한 메모리 연속 구조입니다. 이는 '포인터 목록'에서 '균일한 고정 타입' 블록으로의 전환을 의미합니다.
1. 초기화 패턴
모든 NumPy 작업의 진입점은 표준 별칭 import numpy as np입니다. 주요 생성자는 np.array()입니다. 초보자들이 자주 범하는 문법 오류는 숫자를 여러 개의 인자로 전달하는 것입니다. NumPy는 단일 시퀀스 객체를 요구합니다.
a = np.array(1,2,3,4) # 잘못된 방법
a = np.array([1,2,3,4]) # 올바른 방법
a = np.array([1,2,3,4]) # 올바른 방법
2. 객체 식별자 전환
다음과 같은 방식으로 type(a)를 사용하면, 객체 식별자가 list 에서 numpy.ndarray로 변경되었음을 확인할 수 있습니다. 이러한 균일성 덕분에, NumPy는 개별 항목을 검사하지 않고 전체 데이터 상자를 즉시 처리할 수 있습니다.
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