[Python]큰 용량(사이즈) 데이터 셋 처리 방법과 처리 시간 비교

목차 [Python]리스트에 값이 많을 경우 효율적으로 처리하기 통계나 빅데이터, 머신러닝 등 처리하고자 하는 입력값의 크기가 큰 경우들이 있습니다. 데이터의 정렬이나 출력등 모든 값들을 불필요하게 다 꺼내서 처리하면 시간이 많이 소요 됩니다. 하지만 Numpy 라이브러리를 사용해서 데이터를 처리하면 불필요한 정보는 효율적으로 생략하고 처리에 필요한 과정만 진행합니다. 일반 리스트로 값을 처리하면 파이선의 type을 확인하면 아래와 같이 클래스 list 이지만 numpy의 경우는 ndarray로 처리 됩니다. [Python]큰 용량(사이즈) 데이터 셋 처리 방법과 처리 시간 비교 예제 아래 예제 코드를 보시면 numpy를 사용한 데이터 처리가 왜 유용한지 확인할 수 있습니다. 예제 코드>> import ..

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