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Numpy란?NumPy는 Python에서 과학 연산을 위한 가장 기본적인 패키지 중 하나이다. NumPy는 "Numeric Python"의 약자이며, 대규모 다차원 배열과 행렬 연산에 필요한 다양한 함수와 메소드를 제공한다. Numpy의 가장 큰 특징은 다차원 배열 객체인 ndarray를 제공한다. 이 배열은 동일한 유형의 원소들로 구성며, 파이썬의 list에 비해 빠른 연산과 더 적은 메모리를 사용한다. NumPy는 데이터 분석, 데이터 처리, 선형 대수, 머신 러닝 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다.Numpy의 장점 1. 효율적인 메모리 사용    동일한 데이터 타입을 가진 원소들로 이루어져 있어, 메모리를 효율적으로 활용한다.    그 결과, 대용량 데이 터를 다룰 때에도 높은 성능을 보장한다..

Numpy 배열(Array) 속성Numpy 배열은 여러 가지 속성을 가지고 있다. ndarray.ndim : 배열의 차원(축)의 개수를 나타낸다ndarray.shape :  배열의 모양을 나타내는 정수의 튜플이다. 각 차원에서 배열의 크기를 나타낸다 (정말 많은 곳에서 사용된다. 특히, 딥러닝 분야에서 자주 사용되는 DataFrame형, Tensor형에 자주 쓰이니 중요하다) ndarray.size : 배열의 모든 원소의 개수를 나타낸다 ndarray.dtype : 배열에 저장된 원소의 타입을 나타내는 객체이다. (unit8~unit64, int8~int64, float16~float128, bool 등) ndarray.itemsize : 배열에 저장된 각 원소의 크기를 바이트 단위로 나타낸다. ndar..