반응형 Python/numpy52 파이썬 numpy.linalg.norm 함수 활용하기 Numpy Linalg Norm 함수 소개: Numpy의 `numpy.linalg.norm` 함수는 벡터 또는 행렬의 놈(norm)을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 주어진 배열의 크기를 측정하는 유클리드 놈(Euclidean norm)을 계산하며, 벡터의 경우에는 크기를 반환하고, 행렬의 경우에는 특정 norm 유형을 지정하여 계산합니다. 기본 사용법: `numpy.linalg.norm` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 벡터의 놈 계산 vector = np.array([1, 2, 3]) norm_vector = np.linalg.norm(vector) print(norm_vector) 위 예시 코드에서 `np.linalg.norm(vector)`는 `[1, .. 2024. 6. 11. 파이썬 numpy.outer 함수 활용하기 Numpy Outer 함수 소개: Numpy의 `numpy.outer` 함수는 두 배열의 외적(outer product)을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 첫 번째 배열의 요소와 두 번째 배열의 요소 간의 모든 가능한 조합에 대한 곱셈을 수행하여 결과를 반환합니다. 외적은 두 벡터의 행렬 곱셈과 유사하지만, 결과는 행렬이 아닌 외적 행렬(outer product matrix) 형태로 반환됩니다. 기본 사용법: `numpy.outer` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 두 벡터의 외적 계산 vector_a = np.array([1, 2, 3]) vector_b = np.array([4, 5, 6]) outer_product = np.outer(vector_a, v.. 2024. 6. 10. 파이썬 numpy.inner 함수 활용하기 Numpy Inner 함수 소개: Numpy의 `numpy.inner` 함수는 두 배열의 내적(inner product)을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 두 배열의 요소별 곱셈 후 결과를 합산하여 스칼라값으로 반환합니다. 주로 벡터나 행렬 간의 내적을 계산하는데 사용됩니다. 기본 사용법: `numpy.inner` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 두 벡터의 내적 계산 vector_a = np.array([1, 2, 3]) vector_b = np.array([4, 5, 6]) inner_product = np.inner(vector_a, vector_b) print(inner_product) 위 예시 코드에서 `np.inner(vector_a, vector_b.. 2024. 6. 9. 파이썬 numpy.cross 함수 활용하기 Numpy Cross 함수 소개: Numpy의 `numpy.cross` 함수는 두 벡터의 외적(cross product)을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 두 벡터 사이의 직교하는 벡터를 반환하며, 주로 벡터의 수직성을 확인하거나 평면의 법선 벡터를 계산하는데 사용됩니다. 기본 사용법: `numpy.cross` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 두 벡터의 외적 계산 vector_a = np.array([1, 0, 0]) vector_b = np.array([0, 1, 0]) cross_product = np.cross(vector_a, vector_b) print(cross_product) 위 예시 코드에서 `np.cross(vector_a, vector_b)`.. 2024. 6. 8. 파이썬 numpy.vdot 함수 활용하기 Numpy Vdot 함수 소개: Numpy의 `numpy.vdot` 함수는 두 벡터의 곱을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 두 벡터의 켤레(complex-conjugate) 곱을 계산하며, 결과는 스칼라값으로 반환됩니다. 이러한 기능은 주로 실수 및 복소수 벡터의 내적을 계산할 때 사용됩니다. 기본 사용법: `numpy.vdot` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 두 벡터의 켤레 곱 계산 vector_a = np.array([1 + 2j, 3 + 4j]) vector_b = np.array([5 + 6j, 7 + 8j]) vdot_result = np.vdot(vector_a, vector_b) print(vdot_result) 위 예시 코드에서 `np.vdot.. 2024. 6. 7. 파이썬 numpy.matmul 함수 활용하기 Numpy Matmul 함수 소개: Numpy의 `numpy.matmul` 함수는 두 배열의 행렬 곱셈(matrix multiplication)을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 `numpy.dot`과 유사하지만, 다차원 배열의 행렬 곱셈을 보다 명확하게 지원하며, 행렬과 벡터 간의 곱셈도 지원합니다. 기본 사용법: `numpy.matmul` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 행렬 곱셈 계산 matrix_a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) matrix_b = np.array([[5, 6], [7, 8]]) matmul_result = np.matmul(matrix_a, matrix_b) print(matmul_result) 위 예시 코드에서 .. 2024. 6. 6. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 9 다음 반응형