[Numpy] Python List vs Numpy Array

 

 

덧셈의 경우

• Numpy : 덧셈 수행
• List : 이어 붙이기

 

 

성능

Numpy

• 간단한 문법, 뛰어난 성능
• 수치 계산이 많고 복잡할 떄
• 행렬 같은 다차원 배열의 경우 사용

 

List

• 값을 추가하고 제거하는 일

 

 

 

성능 차이 발생 이유 :  값이 저장되는 방식의 차이

• Numpy : 같은 자료형만 저장 가능
• List : 여러 자료형 저장 가능

 

 

 

 

numpy 통계 함수

최대 최소

import numpy as np

array1 = np.array([14, 6, 13, 21, 23, 31, 9, 5])

print(array1.max()) # 최댓값
print(array1.min()) # 최솟값

# 31
# 5

 

 

평균

import numpy as np

array1 = np.array([14, 6, 13, 21, 23, 31, 9, 5])

print(array1.mean()) # 평균값
# 15.25

 

 

 

중앙값

import numpy as np

array1 = np.array([8, 12, 9, 15, 16])
array2 = np.array([14, 6, 13, 21, 23, 31, 9, 5])

print(np.median(array1)) # 중앙값
print(np.median(array2)) # 중앙값
# 12.0
# 13.5

 

 

 

표준편차,  분산

import numpy as np

array1 = np.array([14, 6, 13, 21, 23, 31, 9, 5])

print(array1.std()) # 표준 편차
print(array1.var()) # 분산
# 8.496322733983215
# 72.1875