[파이썬 응용] 10탄 : 데이터 처리를 위한 Numpy

안녕하세요

 

오늘은 파이썬 Numpy를 설명하겠습니다. 

 

Numpy 중에서도 제가 자주 쓰는 내용 위주로 가겠습니다.

 

1. import

import numpy as np

2.  내용 삽입

list_test = []
for i in range(5000*700):
	list_test = np.append(list_test, i)

list_test라는 빈 list가 생성됩니다.

 

for문을 타고 list_test에 차례대로 0부터 5000*700-1까지 값이 들어갑니다.

 

append함수를 사용하면 list_test는 1차 배열로서 기능합니다. 

 

만약 데이터셋이 5000개가 존재하고 하나의 데이터 셋안에 700개가 들어있다면,

 

append함수는 길이가 5000 * 700개인 1차 numpy가 생성됩니다.

 

그렇다면 다시 list_test를 재정렬을 시켜줄 필요가 있습니다. 

 

3. 재정렬

list_test.reshape(5000, 700)

이렇게 reshape해주면 5000x700의 2차 numpy가 생성됩니다.

 

reshape함수를 사용하면 몇 차가 되었든 데이터를 자신이 원하는 형태로 다듬을 수 있습니다. 

 

4. 크기 확인

list_test.shape()

항상 데이터 크기를 확인을 해주어야 합니다.

 

이 정도만 알아도 기본적인 데이터를 처리할 수 있습니다.

 

+, - , * , / , 제곱근, cos 등 당연히 계산이 가능합니다. 

 

의외로 인공지능 모델을 만드는 과정 중에서 데이터 처리가 굉장히 중요합니다. 

 

어떤 데이터를 쓰고, 데이터를 어떻게 자르냐에 따라 모델의 성능의 결과가 다르게 나옵니다.