먼저 넘파이를 사용하기 위해서는 아래와 같은 코드로 numpy를 import해야 한다.

import numpy as np

사실상, 넘파이를 설치하고 단순히 import numpy 만 해도 되지만, 이를 코드에서 보다 편하게 사용하기 위해 as np 를 붙임으로써 np라는 이름으로 넘파이를 사용한다.

NumPy의 배열은 파이썬에서 제공하는 배열보다 빠르고 유연한 기능들을 제공한다.

np.zeros((3,3))
array([[0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.],
       [0., 0., 0.]])

np.ones((3,3))
array([[1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.],
       [1., 1., 1.]])

아래는 ndarry를 Jupyter notebook으로 작성한 것이다.

ndarray 배열 슬라이싱 하기

7,8,9
# 배열 슬라이싱
arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
arr_1 = arr[:2,1:3]
print(arr_1)
[[2 3]
 [5 6]]
arr.shape
(3, 3)
:
arr_int = np.arange(10)
print(arr_int[:])
[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]
,2
print(arr[0,2])
3

판다스는 R에서 사용되던 data.frame 구조를 본뜬 DataFrame이라는 구조를 사용하기 때문에, R의 data.frame에서 사용하던 기능 상당수를 무리없이 사용할 수 있도록 만들었다.

더욱이 파이썬이라는 접근성이 좋은 언어 기반으로 동작하기 때문에 데이터 분석을 파이썬으로 입문하는 사람들이 필수적으로 사용하는 라이브러리가 되었다.

판다스는 두 가지 주요 데이터 구조인 Series 및 DataFrame은 재무, 통계, 사회 과학 및 다양한 엔지니어링 분야의 일반적인 사용 사례의 대부분을 처리한다.

파이썬을 이용한 데이터 전처리 분야에는 일반적으로 가장 많이 사용된다. 그리고, 데이터의 조회나 집계를 위한 기능들도 많이 포함되어 있고 일부 문법은 SQL과도 유사한 면이 있다.

판다스에 관한 자료

자료구조: Seires와 Dataframe

Matplotlib은 원래 John D. Hunter가 작성했으며, 그 이후로 활발한 개발 커뮤니티가 생성되었으며, BSD 스타일 라이선스 하에 배포되었다 . Michael Droettboom은 2012년 8월 John Hunter가 사망하기 직전에 matplotlib의 수석 개발자로 지명되었으며 Thomas Caswell이 추가로 합류했었다. Matplotlib는 NumFOCUS 재정 후원 프로젝트이다.

Matplotlib 2.0.x는 Python 버전 2.7~3.10을 지원하다가 Python 3 지원은 Matplotlib 1.2부터 시작되었다. Matplotlib 1.4는 Python 2.6을 지원하는 마지막 버전으로 Matplotlib는 Python 3 선언문에 서명하여 2020년 이후 Python 2를 지원하지 않을 것을 약속했다.