Python : NumPy 설치하기

NumPy는 Numerical Python 이라는 scientific computing 을 위한 Python 패키지 중의 하나로 현재 가장 널리 사용중인 패키지중 하나 입니다.

Big Data 분석 및 통계적으로 데이터/수치 분석 분야에서는 SciPy 와 NumPy를 활용하는 경우가 많습니다.

Windows 에서 Python 3.4 32bit 기준으로 말씀드리겠습니다.
만약 64 bit Python을 설치하셨다면, NumPy를 쓰기 위해서 32 bit를 설치하시길 추천드립니다.
아직까지 Python package 들 중 64bit를 제대로 지원해주지 않는 경우가 많습니다.

Windows 에서의 NumPy 설치는 간단합니다.

http://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.8.1



위 Link에서 설치된 Python과 같은 버전의 install exe 파일을 다운받으시면 됩니다.
32bit에 대해서만 설치파일이 지원되고 있습니다.
install 파일을 실행 했을 경우 설치된 Python을 제대로 찾아냈다면 그대로 진행하시면 됩니다.

설치하신 후 제대로 확인하는 방법으로는 가장 간단하게는 import 만 실행해서 오류가 없나 보면 됩니다.

import numpy

matrix를 간단하게 하나 만들어서 scalar 곱 연산을 하는 예제를 만들어보겠습니다.

>>> import numpy as np
>>> arr = np.arange(1e7)
array([  0.00000000e+00,   1.00000000e+00,   2.00000000e+00, ...,
         9.99999700e+06,   9.99999800e+06,   9.99999900e+06])

>>> arr * 1.1
array([  0.00000000e+00,   1.10000000e+00,   2.20000000e+00, ...,
         1.09999967e+07,   1.09999978e+07,   1.09999989e+07])

이렇게 NumPy를 이용한 것과 일반 List 에서의 Scalar 곱 연산의 속도는 거의 30~40배 정도 차이가 납니다.

timeit 를 사용하여 간단한 Code의 속도 측정이 가능합니다.
timeit의 사용법에 대해서는 아래 Link의 Posting을 참고하시면 됩니다.

http://devluna.blogspot.kr/2015/09/python-code-timeit.html

* 예제 Code