[Numpy] Python 인공지능 학습을 위한 기초 Numpy

[Numpy] Python 인공지능 학습을 위한 기초 Numpy

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인공지능을 사용하는데 Numpy를 사용하는 이유!
> 머신러닝과 딥러닝을 구현하다 보면 1차원 백터(vector) 또는 행렬(matirx)를 계산해야되는 경우가 많음
> 딥러닝으로 이미지를 인식하기 위해서 행렬을 만들고 동시에 연산이 필요
> 행렬 연산을 위해서 파이썬의 Numpy 라이브러리가 필요하다.

처음 공부하시는분이라면 여기서 이미지를 행렬로 표현한다는 말이 무슨말인지 모를것이다. 아래의 이미지를 참고해보자!

위의 사진과 같이 색이 있다면 1, 아니면 0으로 표시가 되었다. 이러한 방법으로 2차원 이미지를 행렬로 표현기 가능하면, 이러한 작업을 하기 위해서는 파이썬의 Numpy라이브러리가 필요하다.

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Numpy 라이브러리 포함 방법

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pip install numpy

해당 라이브러리를 처음 써본다면, numpy 라이브러리를 설치를 진행해야된다. 단, 인텔리제이(IntelliJ)에서 가상 환경(venv)를 사용한다면, 설정에서 파이썬 인터프리터를 통해 라이브러리를 추가해야되며, 구글 Colaboratory의 경우 설치없이 바로 사용이 가능하다.

import numpy as np

Numpy 라이브러리를 사용하는 방법은 매우 간단하다. 코드 최상단에 위의 코드를 작성하면 끝! 참고로 'as np'를 사용한 이유는 라이브러리 메소드를 사용하기 위해 계속 numpy를 작성해야되는 번거로움이 있으므로, np만 입력하면 해당 라이브러리를 사용할 수 있다.

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Numpy & List

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코드를 보면 Numpy와 List가 매우 비슷한 모양을 가지고 있는걸 볼 수 있다. 예를 들어보자

파이썬 2차원 리스트 2개 변수 a,b를 정의하고, 해당 리스트를 더하면, a와 b의 원소값들이 추가된 모습을 볼 수 있다.

허나, np.array 메소드를 이용해 2차원 배열(행렬)을 변수 a,b에 정의하고, 해당 행렬을 더하게 되면, 우리가 알고 있는 행렬 연산으로 결과가 나오는 모습을 볼 수 있다.