np.max 함수를 사용하여 배열에서 최대값 찾기

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NumPy의 max()와 maximum(): 배열에서 극값 찾기

NumPy 라이브러리는 Python에서 효율적인 수치 프로그래밍을 지원합니다. 데이터 분석에서 극값을 찾는 것은 매우 일반적인 요구사항입니다. NumPy의 max()와 maximum() 함수는 Python의 코딩 편의성과 C로부터 기대할 수 있는 런타임 효율성을 결합할 수 있도록 도와주는 예시입니다.

이 튜토리얼에서는 다음을 배울 수 있습니다:

NumPy의 max() 함수 사용법
NumPy의 maximum() 함수 사용법 및 max() 함수와의 차이점 이해
이러한 함수를 사용하여 실제 문제 해결
데이터에서 누락된 값을 처리하는 방법
최솟값 찾기에 동일한 개념 적용

이 튜토리얼에는 NumPy에 대한 매우 간단한 소개가 포함되어 있으므로, 이전에 NumPy를 사용해 본 적이 없더라도 바로 시작할 수 있습니다. 여기에서 제공된 배경 지식을 바탕으로, NumPy 라이브러리에서 찾을 수 있는 다양한 기능을 계속해서 탐색할 수 있을 것입니다.

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NumPy: Numeric Python

NumPy는 ‘Numeric Python’의 약어입니다. 이는 과학, 통계 및 데이터 분석 분야에서 차원이 있는 숫자의 다차원 배열을 통한 빠르고 병렬화된 연산 지원을 통해 다양한 응용 프로그램을 가능하게 하는 Python의 오픈 소스 라이브러리입니다. 가장 인기 있는 수치 패키지 중 많은 것이 NumPy를 기본 라이브러리로 사용합니다.

NumPy 소개

NumPy 라이브러리는 np.ndarray라는 클래스와 Python의 구문을 활용한 배열의 정의와 조작을 위한 메서드 및 함수 집합을 중심으로 구축되었습니다.

오늘날 NumPy는 천문학, 양자 컴퓨팅, 바이오인포매틱스 및 여러 공학 분야와 같은 다양한 분야에서 광범위하게 사용됩니다.

NumPy는 NumPy 라이브러리의 기본 라이브러리로 사용되며, 다양한 수치 패키지에서 사용됩니다.