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🔍 numpy.__version__ 왜 확인할까? 🧐
1. 진짜 궁금했어요... 왜 버전을 확인하지? 🤨
처음에 numpy.__version__을 보면서 이런 생각이 들었어요:
“그냥 NumPy 쓰면 되는 거 아닌가? 굳이 버전까지 알아야 해? 어차피 최신 버전 쓰는 거 아니야?”
하지만 경험이 쌓이면, 버전 확인이 얼마나 중요한지 알게 된다고 합니다.
2. 버전마다 다른 NumPy의 얼굴들 😵
NumPy는 업데이트되면서 기능 추가, 버그 수정, 심지어 함수 이름, 함수 동작 방식 변경 등이 발생합니다. 다른 사람의 코드가 내 환경에서 안 돌 수도 있어요!
✔️ 잘 되던 코드가 안 되면, 일단 버전부터 확인!
3. 실전 예: numpy.__version__ 이렇게 씁니다! 🔍
import numpy as np
print(np.__version__)저는 현재 2.2.4 버전을 사용 중이에요. (숫자보단, "내용"을 보는 게 더 중요합니다!)
4. 어떤 상황에서 꼭 필요할까? 🧠
- 🧩 블로그나 논문 코드 복붙했는데 안 될 때
- 🧩 강의 따라 하다가 뭔가 다르게 나올 때
- 🧩 TensorFlow, PyTorch와 NumPy 함께 쓸 때 (버전 호환 중요!)
- 🧩 협업, 배포를 할 때 (환경 기록 필수)
5. 디버깅 vs 디버전닝 😅
“이상하다... 똑같이 했는데 왜 내 컴퓨터에선 안 되지?” 이럴 때!
디버깅 전에 버전부터 점검하는 게 정석입니다!
같은 코드도, NumPy 버전에 따라 결과가 달라질 수 있어요.
🔑 디버깅 전에 디버전닝 하자!
6. 마무리하며 🙏
NumPy 버전 정보는 단순한 숫자가 아니라,
코드 재현성과 오류 방지의 안전벨트입니다.
우리가 쓰는 코드는 항상 “내 컴퓨터에서 잘 돌아가는 것”만으로는 부족해요.
다른 사람과 공유하고, 재현하고, 유지보수하기 위해서는 버전 정보까지 꼼꼼히 챙겨야 하겠죠?
앞으로는 꼭 버전도 함께 기록하고 공유하세요! 💪
🎯 numpy.__version__은 단순한 숫자가 아니라, 코드를 안전하게 만드는 필수 도구다!