Numpy Intro

□ “Numerical Python” 의 약자로 대규모 다차원 배열과
□ 행렬 연산에 필요한 다양한 함수 제공
□  NumPy는 Pandas, Scikit-learn, Tensorflow등 데이터 사이언스 분야에서 사용되는 라이브러리들의 토대가 되는 라이브러리

□ 기본적으로 array 라는 단위로 데이터 관리하며, 행렬이라는 개념으로 생각하면 됨

  ○ 배열(array) : 컴퓨터에서 일반적으로 사용하는 개념으로 수를 포함한 어떤 데이터의 묶음을 의미.

  ○ 벡터(vector) : 1차원으로 묶은 수를 수학에서 벡터(vector)라 부르며 행만 구성된 것을 행백터, 열만으로 구성된 것을 열벡터라 부름

  ○ 행렬(matrix) : 2차원으로 묶은 수를 수학에서 행렬(matrix)이라 부르고, 우리가 알고있는 수많은 행열 계산식에 사용

    - 행렬(matrix) 자료형은 array 자료형에서 상속된 하위클래스 개념
    - 수학계산에서 좀더 편리하게 사용하기 위해 matrix 자료형으로 변환하여 사용하면 좋음
    - 행렬(matrix)을 사용하면 배열(array)보다 연산이 간단함
    - 행렬곱 : matrix multiplication, dot product, matrix*matrix
    - 복소공액 행렬 : conjugated matrix, matrix.H
    - 전치행렬 : transpose matrix, matrix.T
    - 역행렬 : Inverse matrix, matrix.I