[윤형준] [DS 2일차] Python 101 - Python Packages (파이썬 패키지)


### 우린 왜 파이썬이란 언어를 사용하는가?

파이썬에서는 다양한 패키지를 이용할 수 있다. 다양한 패키지를 이용해 데이터 사이언스, 데이터 분석 및 여러 일들을 할 수있다.

### 그렇다면 패키지란 무엇인가?

패키지란 전문가들이 이용자들의 필요에 알맞게 미리 짜놓은 코드들이다. 이용자 입장에선 미리 짜여진 코드를, 즉 패키지를 불러와 적용만 하면 손쉽고 효율적으로 이용자가 하고자 하는 일을 할 수 있는 것이다.

예를 들어 100개의 서로 다른 숫자들이 두 세트 있다고 가정해보자. 그리고 우리는 이용자 입장에서 첫번째 세트의 숫자들과 두번째 세트들의 **상관관계(correlation coefficient)** 를 알아보고자 한다. 이것을 손으로 풀고자 한다면 여간 쉬운일이 아니다. 그렇다면 코드로 상관관계를 나타내는 function을 만드는 것은 쉬운 일일까? 절대 아니다. 하지만 전문가들이 미리 만들어 놓은 **numpy** 라는 **package** 를 이용한다면 이 일은 손쉽게 끝난다.

이렇듯, 손으로 풀거나 아니면 직접 우리가 필요한 코드를 짜기 보단, 이미 만들어진 코드를 데이터에 바로 적용하면 우리가 원하는 것을 얻을 수 있기때문에 package는 유용한것이고 파이썬은 그러한 package들을 우리의 필요에 맞게 다양하게 제공하고 있기 때문에 python은 선호되는 것이다.

아래는 **numpy** 라는 **pacakge** 를 불러오고 사용해보는 간단한 예제이다.

```py
# numpy 패키지 불러오기
import numpy as np

# x와 y를 define 하기
x = np.arange(10, 20)
y = np.array([2, 1, 4, 5, 8, 12, 18, 25, 96, 48])

# correlation 값 도출
r = np.corrcoef(x, y)
r
```
이 코드를 실행해 본다면, 4개의 숫자가 matrix형태로 나타난다. 이 matrix를 이해하기 위해선 약간의 선형대수를 공부해야되지만, 우리가 원하는 것은 우상단 숫자나 좌하단 숫자이다. 둘은 무조건 같은 숫자일 것이다. 이 숫자가 바로 x 와 y의 coefficient correlation 이다.