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Python/numpy511

파이썬 numpy.cumprod 함수 활용하기 Numpy Cumulative Product 함수 소개: Numpy의 `cumprod` 함수는 배열의 누적 곱을 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수는 주어진 축을 따라 각 요소의 누적 곱을 계산하여 반환합니다. 기본 사용법: `cumprod` 함수를 사용하여 배열의 누적 곱을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 누적 곱을 계산할 배열 생성 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 누적 곱 계산 cumulative_product = np.cumprod(arr) print("누적 곱 결과:", cumulative_product) 위의 예시 코드에서는 주어진 배열에 대해 `cumprod` 함수를 사용하여 누적 곱을 계산합니다. 추가 옵션: `cumprod`.. 2024. 8. 5.
파이썬 numpy.flipud 함수 활용하기 Numpy flipud 함수 소개:Numpy의 `flipud` 함수는 배열의 요소를 상하 방향으로 뒤집습니다. 이 함수를 사용하여 배열의 행 순서를 반전시킬 수 있습니다.기본 사용법:`flipud` 함수를 사용하여 배열의 행을 반전하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 2차원 배열 생성 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 배열 행 반전 result = np.flipud(arr) print("Result:") print(result)위의 예시 코드에서는 `np.flipud`를 사용하여 2차원 배열 `arr`의 행을 반전합니다.예시 코드:2차원 배열 행 반전 예시:# 2차원 배열 생성 arr = np.array([[1, 2,.. 2024. 8. 4.
파이썬 numpy.random.rand 함수 활용하기 Numpy random.rand 함수 소개:Numpy의 `random.rand` 함수는 지정된 모양(shape)의 랜덤한 값을 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하여 0과 1 사이의 균일한 분포(uniform distribution)를 따르는 난수를 생성할 수 있습니다.기본 사용법:`random.rand` 함수를 사용하여 난수를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 2x3 형태의 난수 배열 생성 random_array = np.random.rand(2, 3) print("Random Array:") print(random_array)위의 예시 코드에서는 `np.random.rand`를 사용하여 2x3 형태의 난수 배열을 생성합니다.예시 코드:3x3 형태의 난수 배열 .. 2024. 8. 3.
파이썬 numpy.random.random 함수 활용하기 Numpy random.random 함수 소개:Numpy의 `random.random` 함수는 [0, 1) 범위에서 균일한 분포를 따르는 난수를 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수는 0과 1 사이의 난수를 생성합니다.기본 사용법:`random.random` 함수를 사용하여 난수를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 0과 1 사이의 난수 생성 random_number = np.random.random() print("Random Number:") print(random_number)위의 예시 코드에서는 `np.random.random()`을 사용하여 0과 1 사이의 난수를 생성합니다.예시 코드:3x3 형태의 난수 배열 생성 예시:# 3x3 형태의 난수 배열 생성 random.. 2024. 8. 2.
파이썬 numpy.dstack 함수 활용하기 Numpy dstack 함수 소개:Numpy의 `dstack` 함수는 1차원 배열들을 깊이(depth) 방향으로 쌓아 3차원 배열을 만듭니다. 이 함수는 이미 존재하는 배열을 쌓는 데 사용될 수 있으며, 새로운 차원을 추가하여 데이터를 조작하고 분석하는 데 유용합니다.기본 사용법:`dstack`을 사용하여 배열을 깊이 방향으로 쌓는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 1차원 배열들을 깊이 방향으로 쌓기 arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) result = np.dstack((arr1, arr2)) print("Result:") print(result)위의 예시 코드에서 `np.dstack`을 사용하여 `arr1`과 `ar.. 2024. 8. 1.
파이썬 numpy.fliplr 함수 활용하기 Numpy fliplr 함수 소개:Numpy의 `fliplr` 함수는 배열의 요소를 좌우 방향으로 뒤집습니다. 이 함수를 사용하여 배열의 열 순서를 반전시킬 수 있습니다.기본 사용법:`fliplr` 함수를 사용하여 배열의 열을 반전하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 2차원 배열 생성 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 배열 열 반전 result = np.fliplr(arr) print("Result:") print(result)위의 예시 코드에서는 `np.fliplr`를 사용하여 2차원 배열 `arr`의 열을 반전합니다.예시 코드:2차원 배열 열 반전 예시:# 2차원 배열 생성 arr = np.array([[1, 2,.. 2024. 7. 31.
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