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NumPy를 사용해 1차원과 2차원 배열을 만드는 방법을 배웁니다.

NumPy가 무엇인지, 데이터 분석에 왜 유용한지, 그리고 Python 리스트와 어떤 점이 다른지 알아봅니다.

두 라이브러리를 함께 사용하는 실용 예제를 통해 SciPy가 NumPy를 기반으로 어떻게 확장되는지 알아봅니다.

NumPy에서 고차원 배열을 이해하고 탐색하는 방법을 배워보세요.

NumPy 배열의 데이터 타입을 변경하는 방법과 배열을 올바르게 복사하는 방법을 배웁니다.

arange, linspace, zeros, ones로 NumPy 배열을 생성하는 방법을 배웁니다.

배열에 대해 원소별 산술 연산을 수행하고 NumPy의 브로드캐스팅이 어떻게 동작하는지 배워보세요.

1차원과 2차원 NumPy 배열에서 값에 접근하고 슬라이싱하며 수정하는 방법을 학습합니다.

reshape와 flatten을 사용해 NumPy 배열의 모양을 변경하는 방법을 배워봅니다.

NumPy 배열이 shape와 축으로 어떻게 구성되는지, 그리고 브로드캐스팅이 그 차원에서 어떻게 동작하는지 배워봅니다.

NumPy 배열에서 불리언 조건으로 값을 선택하거나 필터링하는 방법을 배워보세요.

NumPy 배열에 저장된 데이터를 sum, mean, 표준편차 등 내장 집계 함수로 요약하는 방법을 배워봅니다.