파이썬 패키지 가이드

라이브러리는 특정 기능을 수행하는 함수들의 모음이다. 이미 검증된 함수들을 활용함으로써 프로그래밍 효율을 높일 수 있다. 맷플롯립(그래프), 판다스(데이터 관리), 넘파이(계산) 등이 대표적인 사례이다.

2. 패키지 관리 (PIP)

PIP(Package Installer for Python)를 통해 외부 라이브러리를 설치하고 관리한다.

설치: pip install [패키지명]
제거: pip uninstall [패키지명]
목록 확인: pip list
버전 동결: pip freeze
상세 정보: pip show [패키지명]

3. 수치 계산 및 데이터 처리

NumPy (np) | import numpy as np
다차원 배열 처리와 고성능 수치 계산을 위한 핵심 라이브러리이다.

Pandas (pd) | import pandas as pd
데이터프레임 구조를 사용하여 데이터 분석 및 조작을 수행한다.

SciPy (sp) | import scipy as sp
과학, 공학 및 기술 계산을 위한 함수 집합이다.

SymPy (sy) | import sympy as sy
기호 대수(Symbolic Math)를 통해 수식을 문자로 처리한다.

Linear Algebra (linalg)
import scipy.linalg as linalg / import numpy.linalg as linalg
행렬 연산 및 선형대수 방정식의 해를 구한다.

Optimize (opt) | import scipy.optimize as opt
최적화 알고리즘과 방정식의 근을 찾는 기능을 제공한다.

Signal (signal) | import scipy.signal as signal
신호 처리, 필터 설계 및 시스템 분석을 지원한다.

Math (m) / Random
import math as m / import random
기본 수학 함수와 난수 발생 기능을 제공한다.

Mpmath (mp) | import mpmath as mp
실수와 복소수에 대해 임의 정밀도 산술을 지원한다.

Python-Docx | from docx import Document
MS Word 문서를 생성하거나 기존 문서를 읽고 수정한다.

4. 시각화 패키지

Matplotlib (plt) | import matplotlib.pyplot as plt
파이썬의 가장 표준적인 2D 그래프 시각화 도구이다.

OpsVis (opsv) | import opsvis as opsv
OpenSees 모델 및 해석 결과의 시각화를 지원한다.
공식 문서

PyVista (pv) | import pyvista as pv
3D 시각화 및 메쉬 분석을 위한 도구이다.
공식 문서

VFO | import vfo.vfo as vfo
OpenSees를 위한 전용 시각화 라이브러리이다.
공식 문서

5. 머신러닝 및 추가 패키지

TensorFlow (tf) | import tensorflow as tf
딥러닝 모델 구축을 위한 구글의 오픈소스 프레임워크이다.

Scikit-learn (sk) [추가] | import sklearn
전통적인 머신러닝 알고리즘(회귀, 분류 등)의 표준 라이브러리이다.

Seaborn (sns) [추가] | import seaborn as sns
Matplotlib 기반의 고수준 통계 시각화 도구이다.

OpenPyXL [추가] | import openpyxl
Excel 파일(.xlsx)의 읽기 및 쓰기를 지원하는 필수 라이브러리이다.

OS / Sys [추가] | import os, sys
시스템 경로 관리 및 운영체제 자원 제어를 위해 사용한다.

패키지 종류 및 설치