본문 바로가기
반응형

Python/numpy511

파이썬 numpy.corrcoef 함수 활용하기 Numpy corrcoef 함수 소개: Numpy의 `corrcoef` 함수는 주어진 데이터의 피어슨 상관 계수를 계산합니다. 피어슨 상관 계수는 두 변수 간의 선형 관계의 강도와 방향을 측정하는 통계량으로, -1에서 1 사이의 값을 가집니다. 기본 사용법: `corrcoef` 함수를 사용하여 데이터의 피어슨 상관 계수를 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 데이터 생성 data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # corrcoef 함수를 사용하여 상관 계수 계산 corr_matrix = np.corrcoef(data) print("상관 계수 행렬:\n", corr_matrix) 위의 예시 코드에서는 `corrcoef` 함.. 2024. 8. 11.
파이썬 numpy.polynomial.Polynomial 함수 활용하기 Numpy Polynomial 함수 소개: Numpy의 `Polynomial` 클래스는 다항식 객체를 생성하는 데 사용됩니다. 이 클래스를 사용하면 다항식을 쉽게 생성하고 조작할 수 있습니다. 기본 사용법: `Polynomial` 클래스를 사용하여 다항식 객체를 생성하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # Polynomial 클래스를 사용하여 다항식 객체 생성 polynomial = np.polynomial.Polynomial([1, -4, 3]) print("다항식 객체:", polynomial) 위의 예시 코드에서는 `Polynomial` 클래스를 사용하여 주어진 계수를 가진 다항식 객체를 생성합니다. 결과: `Polynomial` 클래스를 사용하면 주어진 계수를 가진 다항.. 2024. 8. 10.
파이썬 numpy.flip 함수 활용하기 Numpy flip 함수 소개: Numpy의 `flip` 함수는 배열의 요소를 주어진 축을 기준으로 뒤집습니다. 이 함수를 사용하여 배열의 순서를 반전시킬 수 있습니다. 기본 사용법: `flip` 함수를 사용하여 배열의 요소를 반전하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 1차원 배열 생성 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 배열 요소 반전 result = np.flip(arr) print("Result:") print(result) 위의 예시 코드에서는 `np.flip`를 사용하여 1차원 배열 `arr`의 요소를 반전합니다. 예시 코드: 1차원 배열 요소 반전 예시: # 1차원 배열 생성 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 배열.. 2024. 8. 9.
파이썬 numpy.vectorize 함수 활용하기 Numpy vectorize 함수 소개: Numpy의 `vectorize` 함수는 파이썬 함수를 배열의 각 요소에 적용할 수 있는 벡터화된 함수를 생성합니다. 이를 통해 파이썬 함수를 배열의 각 요소에 효율적으로 적용할 수 있습니다. 기본 사용법: `vectorize` 함수를 사용하여 파이썬 함수를 배열의 각 요소에 적용하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 사용자 정의 함수 def my_func(x): if x % 2 == 0: return x * 2 else: return x * 3 # vectorize 함수를 사용하여 벡터화된 함수 생성 vectorized_func = np.vectorize(my_func) # 배열 생성 arr = np.array([1, 2, 3, 4,.. 2024. 8. 8.
파이썬 numpy.cumsum 함수 활용하기 Numpy Cumulative Sum 함수 소개: Numpy의 `cumsum` 함수는 배열의 누적 합을 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수는 주어진 축을 따라 각 요소의 누적 합을 계산하여 반환합니다. 기본 사용법: `cumsum` 함수를 사용하여 배열의 누적 합을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 누적 합을 계산할 배열 생성 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 누적 합 계산 cumulative_sum = np.cumsum(arr) print("누적 합 결과:", cumulative_sum) 위의 예시 코드에서는 주어진 배열에 대해 `cumsum` 함수를 사용하여 누적 합을 계산합니다. 추가 옵션: `cumsum` 함수는 추가적인 옵션을 지원합.. 2024. 8. 7.
파이썬 numpy.polyroots 함수 활용하기 Numpy polyroots 함수 소개: Numpy의 `polyroots` 함수는 다항식의 해(근)을 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 주어진 다항식의 근을 찾을 수 있습니다. 기본 사용법: `polyroots` 함수를 사용하여 다항식의 근을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 다항식의 계수 생성 coefficients = [1, -4, 3] # poly1d 함수를 사용하여 다항식 생성 polynomial = np.poly1d(coefficients) # polyroots 함수를 사용하여 다항식의 근 계산 roots = np.polyroots(polynomial) print("다항식의 근:", roots) 위의 예시 코드에서는 `polyroots` 함수를 사.. 2024. 8. 6.
반응형

티스토리툴바