[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 연산자 (%)

• arr1 % arr2 형태로 사용하여 배열의 요소를 나머지로 나눌 수 있어요.
• 예시:
  • arr1 = np.array([[10, 11, 12], [13, 14, 15]])
    arr2 = np.array([[3, 4, 5], [6, 7, 8]])
    result = arr1 % arr2
• 출력
  • array([[ 1,  3,  2],
           [ 1,  0,  7]])

 

 

절댓값 함수 (np.abs())

• np.abs(arr) 형태로 사용하여 배열의 요소들의 절댓값을 구할 수 있어요.
• 예시:
  • arr = np.array([[-1, -2, 3], [4, -5, 6]])
    result = np.abs(arr)
• 출력
  • array([[1, 2, 3],
           [4, 5, 6]])

 

 

제곱근 함수 (np.sqrt())

• np.sqrt(arr) 형태로 사용하여 배열의 요소들의 제곱근을 구할 수 있어요.
• 예시:
  • arr = np.array([[4, 9, 16], [25, 36, 49]])
    result = np.sqrt(arr)
• 출력
  • array([[2., 3., 4.],
           [5., 6., 7.]])

 

 

삼각함수:

• NumPy는 삼각함수인 사인(sin), 코사인(cos), 탄젠트(tan) 등의 함수도 제공해요. 이를 사용하여 배열의 요소에 대한 삼각함수 연산을 수행할 수 있어요.
• 예시:
  • arr = np.array([[0, np.pi/6, np.pi/4], [np.pi/3, np.pi/2, np.pi]])
    sin_result = np.sin(arr)
    cos_result = np.cos(arr)
    tan_result = np.tan(arr)
• 출력
  • sin_result:
    array([[0.        , 0.5       , 0.70710678],
           [0.8660254 , 1.        , 0.        ]])
    
    cos_result:
    array([[1.00000000e+00, 8.66025404e-01, 7.07106781e-01],
           [5.00000000e-01, 6.12323400e-17, -1.00000000e+00]])
    
    tan_result:
    array([[ 0.00000000e+00,  5.77350269e-01,  1.00000000e+00],
           [ 1.73205081e+00,  1.63312394e+16, -1.22464680e-16]])

이렇게 다양한 연산자와 함수를 활용하여 다차원 배열 연산을 수행할 수 있어요. 각 연산자와 함수는 배열의 요소에 특정 연산을 적용하거나 계산을 수행하는 데에 사용될 수 있어요.