본문 바로가기
반응형

Python/numpy511

파이썬 numpy.poly1d 함수 활용하기 Numpy poly1d 함수 소개: Numpy의 `poly1d` 함수는 주어진 계수로 다항식을 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 다항식을 쉽게 생성하고 조작할 수 있습니다. 기본 사용법: `poly1d` 함수를 사용하여 다항식을 생성하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 다항식의 계수 생성 coefficients = [1, 2, 3] # poly1d 함수를 사용하여 다항식 생성 polynomial = np.poly1d(coefficients) print("다항식:", polynomial) 위의 예시 코드에서는 `poly1d` 함수를 사용하여 주어진 계수로 다항식을 생성합니다. `np.poly1d` 함수에 계수를 전달하여 다항식을 생성하고, 이를 변수에 할당합니다. .. 2024. 8. 17.
파이썬 numpy.polyder 함수 활용하기 Numpy polyder 함수 소개: Numpy의 `polyder` 함수는 다항식의 미분을 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 다항식을 미분할 수 있습니다. 기본 사용법: `polyder` 함수를 사용하여 다항식을 미분하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 다항식의 계수 생성 coefficients = [1, 2, 3] # poly1d 함수를 사용하여 다항식 생성 polynomial = np.poly1d(coefficients) # polyder 함수를 사용하여 다항식 미분 derivative = np.polyder(polynomial) print("다항식의 미분:", derivative) 위의 예시 코드에서는 `polyder` 함수를 사용하여 주어진 다항식의 미분을.. 2024. 8. 16.
파이썬 numpy.nanmedian 함수 활용하기 Numpy nanmedian 함수 소개: Numpy의 `nanmedian` 함수는 배열의 중앙값을 계산하는 함수 중 하나입니다. 이 함수는 NaN(결측값)을 무시하고 중앙값을 계산합니다. 기본 사용법: `nanmedian` 함수를 사용하여 배열의 중앙값을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열 생성 (NaN 포함) arr = np.array([1, 2, np.nan, 4, 5]) # nanmedian 함수를 사용하여 배열의 중앙값 계산 median = np.nanmedian(arr) print("배열의 중앙값:", median) 위의 예시 코드에서는 `nanmedian` 함수를 사용하여 NaN(결측값)을 무시하고 배열의 중앙값을 계산합니다. 결과: `nanmedian.. 2024. 8. 15.
파이썬 numpy.average 함수 활용하기 Numpy average 함수 소개: Numpy의 `average` 함수는 배열의 가중평균을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 각 요소에 대한 가중치를 적용하여 평균을 계산할 수 있습니다. 기본 사용법: `average` 함수를 사용하여 배열의 가중평균을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열 생성 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 가중치 배열 생성 weights = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # average 함수를 사용하여 가중평균 계산 weighted_avg = np.average(arr, weights=weights) print("가중평균:", weighted_avg) 위의 예시 코드에서는 `average` 함수를 .. 2024. 8. 14.
파이썬 numpy.polyint 함수 활용하기 Numpy polyint 함수 소개: Numpy의 `polyint` 함수는 다항식의 부정적분을 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 다항식의 부정적분을 계산할 수 있습니다. 기본 사용법: `polyint` 함수를 사용하여 다항식의 부정적분을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 다항식의 계수 생성 coefficients = [1, 2, 3] # poly1d 함수를 사용하여 다항식 생성 polynomial = np.poly1d(coefficients) # polyint 함수를 사용하여 다항식 부정적분 integral = np.polyint(polynomial) print("다항식의 부정적분:", integral) 위의 예시 코드에서는 `polyint` 함수를 사용하.. 2024. 8. 13.
파이썬 numpy.simpson 함수 활용하기 Numpy Simpson 함수 소개: Numpy의 `simpson` 함수는 심슨 규칙(Simpson's rule)을 사용하여 주어진 데이터의 적분을 수행합니다. 이는 수치 적분 방법 중 하나로서, 수치적으로 부정적분을 계산하는 데 사용됩니다. 기본 사용법: `simpson` 함수를 사용하여 데이터의 적분을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 적분할 데이터 생성 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 심슨 규칙을 사용하여 적분 계산 integral = np.simpson(y, x) print("적분 결과:", integral) 위의 예시 코드에서는 주어진 데이터에 대해 심슨 규칙을 사용하여 적분을 계산합니다. `x`와 `y`는 적분.. 2024. 8. 12.
반응형

티스토리툴바