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Python/NumPy8

[초급] NumPy - 다차원 배열 연산(Array Operations) (2) 지수(**), 나머지(%), 제곱근(sqrt), 절댓값(abs), 그리고 삼각함수 (sin, cos, tan) 지수 연산자 (**) 나머지 연산자 (%) 제곱근 함수 (np.sqrt()) 절댓값 함수 (np.abs()) 삼각함수 (np.sin(), np.cos(), np.tan()) 다차원 배열 연산에는 덧셈(+), 뺄셈(-), 곱셈(*), 나눗셈(/) 외에도 다양한 연산자와 함수들을 활용할 수 있어요. 몇 가지 추가적인 연산자와 함수를 소개해드릴게요: 지수 연산자 (**) arr1 ** arr2 형태로 사용하여 배열의 요소를 거듭제곱할 수 있어요. 예시: arr1 = np.array([[2, 3, 4], [5, 6, 7]]) arr2 = np.array([[3, 2, 1], [1, 2, 3]]) result = arr1 ** arr2 출력 array([[ 8, 9, 4], [ 5, 36, 343]]) 나머지 연.. 2023. 5. 31.
[초급] NumPy - 다차원 배열 연산(Array Operations) (1) 더하기, 빼기, 곱하기, 나누기 다차원 배열 연산 (Multidimensional Array Operations): 다차원 배열 연산은 다차원 배열에 대해 수학적인 연산을 수행하는 것을 말해요. 다차원 배열 연산에는 여러 연산자들이 사용되는데, 다음과 같이 표현할 수 있어요: 덧셈 (+): arr1 + arr2 뺄셈 (-): arr1 - arr2 곱셈 (*): arr1 * arr2 나눗셈 (/): arr1 / arr2 예시를 통해 다차원 배열 연산을 보여드릴게요. 다음은 배열 arr1과 arr2에 대한 연산 예시입니다: 덧셈 (+) 예시: arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) arr2 = np.array([[7, 8, 9], [10, 11, 12]]) result = arr1 + arr2 출력: [[ .. 2023. 5. 31.
[초급] NumPy - 인덱싱(Indexing), 슬라이싱(Slicing) 배열 인덱싱(Indexing)과 슬라이싱(Slicing)을 사용하면 배열에서 필요한 데이터를 추출하거나 특정 요소에 접근할 수 있어요. 인덱싱은 특정 위치의 요소에 접근하고, 슬라이싱은 범위를 지정하여 요소들을 추출하는 방법이에요. 배열 인덱싱 (Array Indexing) 배열에서 특정 요소에 접근하기 위해 인덱싱을 사용해요. 인덱스는 0부터 시작하고, 대괄호([]) 안에 인덱스 값을 넣어서 특정 요소에 접근할 수 있어요. 예시: 배열: arr = np.array([10, 20, 30, 40, 50]) 인덱싱: print(arr[0]) (0번째 요소에 접근) 출력: 10 인덱싱: print(arr[3]) (3번째 요소에 접근) 출력: 40 음수 인덱싱: print(arr[-1]) (마지막 요소에 접근).. 2023. 5. 31.
[초급] NumPy - np.zeros_like(), np.ones_like(), np.full_like() 사용 방법 몇 가지를 더 알려줄게. 바로, 이전에 배운 함수에 _like()를 활용하는거야~ 예를 들면, np.zeros_like() np.ones_like() np.full_like() 이 함수들은 기준이 되는 다른 배열과 동일한 크기 및 데이터 타입을 가지는 배열을 생성하는데 사용되는데 아래에서 한번 살펴보자. np.zeros_like() 이 함수는 다른 배열과 동일한 크기와 데이터 타입을 가지는 모든 요소가 0인 배열을 생성해줘요. 입력: np.zeros_like(arr, dtype=None, order='K', subok=True) arr: 크기와 데이터 타입을 참조할 기존 배열을 지정해줘요. dtype (선택 사항): 새로 생성될 배열의 데이터 타입을 지정할 수 있어요. 기본값은 None이에요. order.. 2023. 5. 31.
[초급] NumPy - np.empty(), np.full(), np.eye(), np.linspace() 사용 방법 np.empty() 이 함수는 비어있는(empty) 배열을 생성해줘! 입력: np.empty(shape, dtype=None, order='C') shape: 생성할 배열의 형태를 지정해줘. 예를 들어, (2, 3)이면 2행 3열의 배열이야. dtype (선택 사항): 배열의 데이터 타입을 지정할 수 있어. 기본값은 None이야. order (선택 사항): 배열의 메모리 배치 순서를 지정해줘. 기본값은 'C'야. 예시: np.full() 이 함수는 모든 요소를 특정한 값으로 초기화하는 배열을 생성해줘! 입력: np.full(shape, fill_value, dtype=None, order='C') shape: 생성할 배열의 형태를 지정해줘. 예를 들어, (2, 2)이면 2행 2열의 배열이야. fill_v.. 2023. 5. 31.
[초급] NumPy - np.ones(), np.zeros() 사용 방법 np.ones() np.ones() 함수에 대해 설명해드릴게요. np.ones() 함수는 주어진 형태(shape)의 배열을 생성하며, 모든 요소를 1로 초기화합니다. 이 함수를 사용하면 원하는 형태의 배열을 쉽게 만들 수 있어요. 예시와 함께 설명해드릴게요. np.ones() 함수의 입력 형식 입력: np.ones(shape, dtype=None, order='C') 주요 매개변수 설명 shape: 생성할 배열의 형태를 지정합니다. shape은 정수 또는 정수들의 튜플로 입력됩니다. dtype (선택 사항): 배열의 데이터 타입을 지정합니다. 기본값은 None이며, 주어지지 않을 경우 입력된 값에 따라 자동으로 결정됩니다. order (선택 사항): 배열의 메모리 배치 순서를 지정합니다. 기본값은 'C'.. 2023. 5. 31.