728x90 MatrixCalculation1 [PYTHON] NumPy Vectorization이 For 루프보다 빠른 7가지 이유와 수치 연산 해결 방법 파이썬 데이터 과학 생태계의 심장부에는 NumPy가 있습니다. 데이터 엔지니어나 AI 연구원이 대규모 행렬 연산을 수행할 때 가장 먼저 배우는 격언은 "절대 파이썬 for 루프를 쓰지 마라"는 것입니다. 수백만 개의 요소를 처리할 때, 파이썬의 순수 루프와 NumPy의 Vectorization(벡터화) 사이에는 수백 배에서 수천 배에 달하는 성능 차이가 발생하기 때문입니다.본 포스팅에서는 단순히 "벡터화가 빠르다"는 결론을 넘어, 컴퓨터 아키텍처 수준에서 왜 이러한 성능 격차가 발생하는지 심층적으로 분석합니다. 또한, 실무 수치 연산 병목 현상을 우아하게 해결하는 7가지 고급 벡터화 방법과 실전 예제를 상세히 다룹니다.1. 성능의 기원: 파이썬 루프 vs NumPy 벡터화 구조적 차이파이썬 for 루프가.. 2026. 4. 26. 이전 1 다음 728x90
