Data Object Type (배열=numpy, 리스트)

 

1. 배열 (NumPy)

NumPy는 Python에서 다차원 배열을 다루는 패키지입니다. NumPy 배열은 숫자 값으로 구성된 다차원 배열을 저장하는 데 사용됩니다.

NumPy 배열의 특징:

• 빠른 속도와 효율적인 메모리 사용
• 다양한 수치 계산 함수 제공
• 선형대수학 연산 지원
• 이미지 처리 및 데이터 시각화에 활용

NumPy 배열 예시:

Python

import numpy as np

# 1차원 배열
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

# 2차원 배열
y = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# 3차원 배열
z = np.array([[[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]]])

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

content_copy

2. 리스트

리스트는 Python에서 순서가 있는 데이터를 저장하는 데 사용되는 Data Object Type입니다. 다양한 유형의 값을 저장할 수 있으며, 동일한 유형의 값을 여러 개 저장할 수도 있습니다.

리스트의 특징:

• 유연한 데이터 구조
• 추가, 삭제, 수정 등의 작업이 용이
• 다양한 데이터를 함께 관리할 때 유용

리스트 예시:

Python

# 숫자 리스트
x = [1, 2, 3, 4, 5]

# 문자 리스트
y = ["a", "b", "c", "d", "e"]

# 혼합형 리스트
z = [1, "a", True, [1, 2, 3]]

코드를 사용할 때는 주의가 필요합니다.

content_copy

 

# Data Object Type 선택

데이터 Object Type은 데이터의 특성과 활용 목적에 따라 선택해야 합니다.

• 배열 (NumPy):
  • 숫자 값으로 구성된 다차원 배열을 저장할 때
  • 빠른 속도와 효율적인 메모리 사용이 필요할 때
  • 수치 계산, 선형대수학 연산, 이미지 처리 등에 활용할 때
• 리스트:
  • 순서가 있는 데이터를 저장할 때
  • 다양한 유형의 값을 함께 관리할 때
  • 유연한 데이터 구조가 필요할 때