파이썬과 함께하는 머신러닝:2.2 필수 라이브러리 개요

머신러닝이나 데이터 분석을 다룰 때 필수적으로 사용되는 파이썬 라이브러리들을 간단히 소개합니다. 파이썬 초보자도 이해할 수 있도록, 각 라이브러리가 하는 일과 짧은 예시 코드를 제시해 드리니 참고하시기 바랍니다. 2.2 필수 라이브러리 개요 1) NumPy: 배열 연산 주요 역할: C/C++로 구현된 빠른 수치 연산 기반의 N차원 배열(ndarray) 객체를 제공 선형대수, 푸리에 변환 등 과학계산 함수를 지원해, 대규모 데이터의 수치 연산을 효율적으로 처리 머신러닝 모델의 기본 연산(행렬 곱, 벡터 내적 등)을 고속으로 수행하게 도와줌 간단 예제: import numpy as np # 1차원 배열 만들기 arr = np.array([1, 2, 3, 4]) print("기본 배열:", arr) # 2차원 배열(행렬) 만들기 mat = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print("2D 배열(행렬):") print(mat) # 배열 연산 mat2 = np.array([[...