반응형 Python/numpy511 파이썬 numpy.percentile 함수 활용하기 Numpy Percentile 함수 소개:Numpy의 `numpy.percentile` 함수는 주어진 배열에서 백분위수를 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수는 데이터의 분포를 이해하고 이상치를 탐지하는 데 유용하며, 데이터 과학 및 통계 분석에서 널리 활용됩니다.기본 사용법:`numpy.percentile` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 주어진 배열에서 백분위수 계산 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) percentile_50 = np.percentile(arr, 50) print("50th percentile:", percentile_50)위 예시 코드에서 `np.percentile(arr, 50)`은 주어진 배열 `arr`에서 50번째 .. 2024. 9. 29. 파이썬 numpy.ones_like 함수 활용하기 Numpy Ones_like 함수 소개:Numpy의 `numpy.ones_like` 함수는 주어진 배열과 동일한 모양과 데이터 타입을 갖는 모든 원소가 1인 배열을 생성하는데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 기존 배열의 모양을 유지한 채로 1로 초기화된 배열을 간편하게 생성할 수 있습니다.기본 사용법:`numpy.ones_like` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 주어진 배열과 동일한 모양의 1로 초기화된 배열 생성 original_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ones_array = np.ones_like(original_array) print("ones_array:", ones_array)위 예시 코드에서 `np.o.. 2024. 9. 28. 파이썬 numpy.tan 함수 활용하기 Numpy Tan 함수 소개:Numpy의 `numpy.tan` 함수는 주어진 배열의 각 요소에 대해 탄젠트 값을 계산하여 반환합니다. 이 함수를 사용하면 배열의 요소를 빠르게 탄젠트 함수로 변환할 수 있습니다.기본 사용법:`numpy.tan` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 배열의 각 요소에 대해 탄젠트 값 계산하는 예제 array = np.array([0, np.pi/4, np.pi/2]) tan_array = np.tan(array) print("탄젠트 함수 결과:", tan_array)위 예시 코드에서 `np.tan(array)`는 주어진 배열의 각 요소에 대해 탄젠트 값을 계산합니다.예시 코드:라디안 단위가 아닌 각도로 계산하는 예제:# 라디안 단위가 아.. 2024. 9. 27. 파이썬 numpy.sin 함수 활용하기 Numpy Sin 함수 소개:Numpy의 `numpy.sin` 함수는 주어진 배열의 각 요소에 대해 사인 값을 계산하여 반환합니다. 이 함수를 사용하면 배열의 요소를 빠르게 사인 함수로 변환할 수 있습니다.기본 사용법:`numpy.sin` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 배열의 각 요소에 대해 사인 값 계산하는 예제 array = np.array([0, np.pi/2, np.pi]) sin_array = np.sin(array) print("사인 함수 결과:", sin_array)위 예시 코드에서 `np.sin(array)`는 주어진 배열의 각 요소에 대해 사인 값을 계산합니다.예시 코드:라디안 단위가 아닌 각도로 계산하는 예제:# 라디안 단위가 아닌 각도로 계.. 2024. 9. 26. 파이썬 numpy.zeros_like 함수 활용하기 Numpy Zeros_like 함수 소개:Numpy의 `numpy.zeros_like` 함수는 주어진 배열과 동일한 모양과 데이터 타입을 갖는 모든 원소가 0인 배열을 생성하는데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 기존 배열의 모양을 유지한 채로 0으로 초기화된 배열을 간편하게 생성할 수 있습니다.기본 사용법:`numpy.zeros_like` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 주어진 배열과 동일한 모양의 0으로 초기화된 배열 생성 original_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) zeros_array = np.zeros_like(original_array) print("zeros_array:", zeros_array)위 예시 코.. 2024. 9. 25. 파이썬 numpy.diff 함수 활용하기 Numpy Diff 함수 소개:Numpy의 `numpy.diff` 함수는 배열 간의 차이를 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수는 시계열 데이터나 이산화된 데이터의 변화율을 계산하는 데 유용하며, 데이터 처리 및 분석에서 널리 활용됩니다.기본 사용법:`numpy.diff` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 배열 간 차이 계산 arr = np.array([1, 3, 6, 10]) diff_arr = np.diff(arr) print("Difference between adjacent elements:", diff_arr)위 예시 코드에서 `np.diff(arr)`는 주어진 배열 `arr`의 연속된 요소 간의 차이를 계산합니다.예시 코드:다차원 배열에서의 차이 계산:# .. 2024. 9. 24. 이전 1 ··· 60 61 62 63 64 65 66 ··· 86 다음 반응형