NumPy는 「벡터화된 수학·통계 함수」를 풍부하게 제공합니다.
큰 배열에 대한 합·평균·표준편차 같은 작업을 한 줄에 빠르게 처리합니다.
기본 통계.
arr.sum() — 모든 요소의 합.
arr.mean() — 평균.
arr.std() — 표준편차.
arr.var() — 분산.
arr.min(), arr.max() — 최솟·최댓값.
큰 배열에서도 NumPy 함수가 일반 파이썬보다 100~1000배 빠릅니다.
axis 매개변수.
2차원 배열에서 「행 단위」, 「열 단위」 집계를 합니다.
arr.sum(axis=0) — 열 방향 합(각 열의 합).
arr.sum(axis=1) — 행 방향 합(각 행의 합).
「axis=0은 행을 따라 내려가며 집계」, 「axis=1은 열을 따라 가며 집계」로 기억합니다.
수학 함수.
np.sin·cos·tan, np.exp(자연로그 e의 거듭제곱), np.log(자연로그), np.sqrt(제곱근), np.abs(절댓값).
모두 배열에 적용되어 요소별로 동작.
arr = np.array([1,4,9]); np.sqrt(arr) → [1, 2, 3].
조건 함수.
np.where(조건, x, y) — 조건이 True면 x, False면 y.
np.where(arr > 0, arr, 0) — 음수를 0으로(ReLU).
np.maximum, np.minimum — 두 배열의 요소별 최대·최소.
np.argmax, np.argmin — 최대·최소 값의 인덱스.
np.sort — 정렬.
np.unique — 중복 제거 + 정렬.
한 줄 요약
NumPy 수학·통계 함수는 sum·mean·std 같은 집계, sin·exp·log 같은 수학, where·maximum 같은 조건 함수를 벡터화로 빠르게 처리합니다.
axis 매개변수로 행·열 단위 집계를 합니다.
더 알아볼 것
- axis=0 vs axis=1 직관 잡기
- cumsum·cumprod — 누적 합·곱
- np.percentile — 백분위수
