[Do it! 딥러닝 입문] 넘파이(NumPy) 배열로 산점도 그리기

🎃 넘파이(NumPy)란?

파이썬의 핵심 과학 패키지 중 하나로써 많은 머신러닝, 딥러닝 패키지가 넘파이를 기반으로 구현되었고 넘파이 인터페이스를 계승하고 있기 때문에 꼭 익혀야 하는 파이썬 패키지이다.

 

넘파이를 실습하기 전에 넘파이의 배열과 비슷한 파이썬 리스트를 먼저 복습한다.

my_list = [10, 'hello list', 20]
print(my_list[1])

실행 결괏값으로 1번째 index인 hello list가 출력된다.

 

또한 리스트의 요소로 다른 리스트를 포함시켜도 되는데 이처럼 중첩된 배열을 2차원 배열이라고 한다.

아래 코드는 파이썬 리스트로 3개의 요소를 가진 1차원 배열을 2개 쌓은 예이다.

my_list_2 = [[10, 20, 30], [40, 50, 60]]

이 리스트의 크기는 보통 '2 X 3 크기'라고 하거나 2개의 행과 3개의 열이 있다고 한다.

2 X 3 크기

 

2차원 배열의 요소를 선택할 때는 아래와 같이 2개의 대괄호를 사용하여 첫 번째 [행의 인덱스], 두 번째 [열의 인덱스]를 넣는다. 여기서 출력되는 값은?

print(my_list_2[1][1])

2번째 행의 2번째 열을 선택했기 때문에 50이 출력된다.

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🧵 넘파이 준비하기

다차원 배열은 파이썬 리스트로 사용해도 되지만 배열의 크기가 커질수록 성능이 떨어진다는 매우 큰 단점이 있다.

하지만 넘파이는 저수준 언어로 다차원 배열을 구현했기 때문에 배열의 크기가 커져도 높은 성능을 보장하므로 넘파이를 사용하면 된다. 참고로 넘파이는 배열을 이용한 다양한 통계, 수학 함수도 제공한다고 한다.

 

1. 코랩에서 넘파이 임포트하고 버전 확인하기

코랩에는 넘파이가 설치되어 있기 때문에 따로 설치하지 않아도 된다.

 

코드 셀에 넘파이 패키지를 임포트(import) 한 후 제대로 임포트 되었는지 확인해보기 위해  np.__version__라고 입력하여 넘파이의 버전을 출력해본다.

 

파이썬의 import 명령으로 넘파이를 임포트할 때 as 키워드를 이용하면 넘파이를 줄여 간편하게 작성할 수 있도록 np라는 별칭을 만들 수 있다. 앞으로 np라는 별칭으로 넘파이를 임포트 하여 사용할 예정.

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🎹 넘파이로 배열 만들기

넘파이는 파이썬의 리스트처럼 숫자와 문자열을 함께 담을 수 없다. 

하지만 딥러닝 공부 중에는 모두 숫자 데이터만 사용하므로 상관없다. 

만약 문자 데이터가 있을 경우, 숫자로 변경하여 입력한다.

 

1. array() 함수로 2차원 배열 만들기

 

출력된 넘파이 배열을 보면 행과 열이 맞춰져 있으며 array() 함수는 파이썬 리스트를 입력받아 넘파이 배열을 만든다.

 

2. type() 함수로 넘파이 배열인지 확인하기

이때 my_arr에 저장된 값이 파이썬 리스트가 아니라 넘파이 배열인지 type() 함수로 객체의 타입을 확인한다.

 

결과를 보면 my_arr가 넘파이 배열 클래스인 ndarray의 객체임을 알 수 있다. 

또한 코드 셀의 마지막 줄에 print() 함수를 사용하지 않아도 자동으로 그 결과가 출력되는 것을 확인할 수 있다.

 

3. 넘파이 배열에서 요소 선택하기

파이썬 리스트에서 요소를 선택하는 방법과 동일하며 인덱스는 0부터 시작한다.

 

4. 넘파이 내장 함수 사용하기

파이썬 리스트의 요소를 모두 더하려면? for문을 만들어야 하지만 

넘파이는 배열에 대한 여러 수학 함수를 제공하므로 반복문 대신 덜 번거로운 sum() 함수를 사용함으로써 

for문보다 코드가 훨씬 간결하면서 실행 속도가 더 빠르도록 구현할 수 있다.

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🎠 맷플롯립으로 그래프 그리기

• 맷플롯립(Matplotlib) :  파이썬 과학 생태계의 표준 그래프 패키지
• 맷플롯립 이외에도 좋은 그래프 도구들은 많지만 해당 패키지에서 제공하는 기능으로 대부분의 그래프를 그릴 수 있다.
• 코랩에 포함되어 있으므로 바로 사용 가능
• 임포트 시 관례에 따라 별칭으로 plt 사용한다.

 

1. 선 그래프 그리기

맷플롯립의 plot() 함수에 x축과 y축의 값을 전달한 다음 show() 함수를 이용하여 y = x² 그래프를 출력한다.

 

2. 산점도 그리기

산점도(scatter plot)는 데이터의 x축, y축 값을 이용하여 점으로 그래프를 그린 것으로 show() 함수를 사용하지 않아도 

맷플롯립이 자동으로 그래프를 그려준다. 하지만 이 함수를 사용하면 좀 더 깔끔하고 보기 좋게 그려진다.

 

3. 넘파이 배열로 산점도 그리기

파이썬의 과학 패키지들은 예외 없이 넘파이 배열로 데이터를 주고받을 수 있도록 만들어져 있다. 

이번에는 넘파이의 random.randn() 함수를 사용하여 표준 정규 분포를 따르는 난수(random number)를 만들고 그 값을 이용하여 산점도를 그려본다.

 

위와 같이 데이터를 시각화하면 데이터에서 직관을 얻기가 쉽다. 

따라서 딥러닝에서도 데이터 시각화는 필수!