numpy
list vs ndarray

list 에 비해 빠르다
하나의 타입만 지원한다
data[i,j] 형태의 접근이 가능

사용
# list 로 부터 생성
numpy.array(list_data, dtype)

# 생성
numpy.zeros()
numpy.ones()
numpy.full()
numpy.arrange(start, end, step)
numpy.linspace(start, end, division_n) # 등분 생성
numpy.random.random()
numpy.random.normal()

# 변경
numpy.reshape(-1, 5) # 차원 변경
유니버설 연산

array 간 연산을 지원
broadcast 을 지원해서 ndarray + scalar 는 scalar 가 ndarray 로 확장되서 연산

link

python
pandas
sklearn