# A1. 필수 학습 라이브러리들

파이썬은 그 자체만으로도 훌륭한 범용 프로그래밍 언어이지만, 몇몇 라이브러리(numpy, scipy, matplotlib)의 도움으로 계산과학 분야에서 강력한 개발 환경을 갖추게 됩니다.

SciPy는 수학, 과학 및 엔지니어링을위한 오픈 소스 코드 라이브러리 모음입니다. NumPy, Matplotlib 및 pandas는 SciPy의 기반 라이브러리입니다.

NumPy는 N 차원 배열 객체, FORTRAN 및 C ++ 코드 통합, 선형 대수학 및 푸리에 변환과 같은 과학적 컴퓨팅 기능을 추가하는 Python 코드 라이브러리입니다. NumPy는 pandas와 같은 다른 많은 과학 컴퓨팅 패키지에 필수 종속성을 제공합니다.

머신러닝, 딥러닝을 공부하기에 앞서 기본 라이브러리인 NumPy, SciPy, Pandas 등에 대해 알아 봅니다.


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

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```
GET https://sdc-james.gitbook.io/onebook/4.-numpy-and-scipy.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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