이번 포스트는 Jupyter notebook특징 및 numpy모듈 사용하기에 관한 내용입니다.

1️⃣ Jupyter Notebook특징

• 주피터 노트북에서 파이썬 커널을 생성하면 .ipynb의 확장자명으로 생성됩니다.
• .ipynb는 ipython의 약자로 2001년 ‘페르난도 페레즈’가 대화형 방식의 분석 및 개발을 목적으로 개발한 것 입니다.
• 코딩결과를 한칸한칸 실시간으로 확인이 가능하고 Web의 접근이 가능한 장점이 있습니다.

(1) 동작방식

• 다른 콘솔프로그램들은 코드들이 위에서부터 순차적으로 실행이 되지만 주피터 노트북에서는 각각의 칸(cells)들이 독립적으로 동작합니다.
• 하지만 각각의 독립된 코드들은 Ctrl + Enter키로 실행시킴과 동시에 코드의 순번이 매겨지게 됩니다. (순번이 낮을 수록 먼저 실행됩니다.)
• 독립적인 칸들은 왼쪽의 In [ ]의 괄호안의 숫자가 순번을 의미합니다.

< 실행되지않은 cell은 무시 >

< 줄의 순서와 관계없이 실행순서로 적용 >

(2) 마크다운 기능

• 중간중간 마크다운기능을 이용할 수 있습니다.
  
  
  [마크다운연습 사이트 1] Dillinger
  [마크다운연습 사이트 2] Stackedit
  

(3) 가시적인 출력

• 데이터 사이언스에 많이 사용되는 툴이다보니 좀 더 가시적으로 출력해줍니다.
• print함수의 이용없이 소스가담긴 변수명을 직접 입력해주면 ‘주피터 노트북’방식으로 출력해줍니다.
  
  

2️⃣ numpy모듈 이용하기

• Numpy는 numerical(숫자와 관련한) python의 줄임말로 파이썬에서 복잡한 수치계산을 할 수 있게 도와줍니다.

(1) n차원 배열만들기(array메소드)

< array타입 >

• ndarray는 n-dimension-array의 약자로 “n차원 배열”을 뜻합니다.

< 1차원배열 >

< 2차원배열 >

(2) 파이참에서 기타 모듈 사용

• 위의 주피터 노트북에서는 파이썬 커널로 생성한 파일입니다.
• 주피터 노트북을 설치하면 자동으로 설치되는 numpy나 pandas 모듈들을 파이참과 같은 파이썬관련 유명한 툴에서도 사용가능합니다.

< 모듈 설치 명령어(파이참 터미널) >

(3) full, zeros, ones 메소드

import numpy

array1 = numpy.full(7, 3)
array2 = numpy.zeros(7, dtype=int)
array3 = numpy.ones(7, dtype=int)

print(array1)
print(array2)
print(array3)

(4) arrange 메소드

import numpy

array1 = numpy.arange(7)  # 범위(0 ~ 6)
array2 = numpy.arange(1, 7)  # 범위(1 ~ 6)
array3 = numpy.arange(3, 13, 3)  # 범위(3 ~ 12), 간격 3

print(array1)
print(array2)
print(array3)

(5) random 메소드

import numpy

array1 = numpy.random.random(5)
array2 = numpy.random.random(5)

print(array1)
print(array2)