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Python/numpy511

파이썬 numpy.roots 함수 활용하기 Numpy Roots 함수 소개:Numpy의 `numpy.roots` 함수는 다항식의 근을 계산합니다. 이 함수는 주어진 다항식의 계수를 기반으로 해당 다항식의 근을 찾는 데 사용됩니다. 다항식의 계수를 입력으로 받아 해당 다항식의 근을 반환합니다.기본 사용법:`numpy.roots` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 다항식의 계수 coefficients = [1, -3, 2] # 다항식의 근 계산 roots = np.roots(coefficients) print("다항식의 근:", roots)위 예시 코드에서 `np.roots(coefficients)`는 주어진 계수 `coefficients`를 기반으로 다항식의 근을 계산합니다.예시 코드:다항식의 근을 계산하는.. 2024. 7. 18.
파이썬 numpy.imag 함수 활용하기 Numpy Imag 함수 소개:Numpy의 `numpy.imag` 함수는 복소수 배열에서 허수 부분을 추출합니다. 이 함수는 주어진 복소수 배열에서 각 요소의 허수 부분을 추출하여 반환합니다.기본 사용법:`numpy.imag` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 복소수 배열 정의 arr_complex = np.array([1 + 2j, 3 + 4j, 5 + 6j]) # 허수 부분 추출 imaginary_part = np.imag(arr_complex) print("허수 부분:", imaginary_part)위 예시 코드에서 `np.imag(arr_complex)`는 주어진 복소수 배열 `arr_complex`에서 각 요소의 허수 부분을 추출합니다.예시 코드:복소수 .. 2024. 7. 17.
파이썬 numpy.real 함수 활용하기 Numpy Real 함수 소개:Numpy의 `numpy.real` 함수는 복소수 배열에서 실수 부분을 추출합니다. 이 함수는 주어진 복소수 배열에서 각 요소의 실수 부분을 추출하여 반환합니다.기본 사용법:`numpy.real` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 복소수 배열 정의 arr_complex = np.array([1 + 2j, 3 + 4j, 5 + 6j]) # 실수 부분 추출 real_part = np.real(arr_complex) print("실수 부분:", real_part)위 예시 코드에서 `np.real(arr_complex)`는 주어진 복소수 배열 `arr_complex`에서 각 요소의 실수 부분을 추출합니다.예시 코드:복소수 배열의 실수 부분을.. 2024. 7. 16.
파이썬 numpy.isnan 함수 활용하기 Numpy isnan 함수 소개:Numpy의 `numpy.isnan` 함수는 주어진 배열의 요소가 NaN(Not a Number)인지 여부를 확인합니다. 이 함수는 각 요소가 NaN인지 여부를 나타내는 부울 배열을 반환합니다.기본 사용법:`numpy.isnan` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 배열 정의 arr = np.array([1, np.nan, np.inf, -np.inf]) # 각 요소가 NaN인지 여부 확인 is_nan = np.isnan(arr) print("NaN 여부:", is_nan)위 예시 코드에서 `np.isnan(arr)`는 주어진 배열 `arr`의 각 요소가 NaN인지 여부를 확인하여 부울 배열을 반환합니다.예시 코드:배열의 요소가 Na.. 2024. 7. 15.
파이썬 numpy.array_equal 함수 활용하기 Numpy array_equal 함수 소개:Numpy의 `numpy.array_equal` 함수는 두 배열이 모두 동일한지 여부를 확인합니다. 이 함수는 두 배열의 모양과 요소가 정확히 일치하는지를 확인하고 모두가 True이면 True를 반환합니다.기본 사용법:`numpy.array_equal` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 두 배열이 동일한지 여부 확인 array_equal = np.array_equal([1, 2, 3], [1, 2, 3]) print("array_equal 결과:", array_equal)위 예시 코드에서 `np.array_equal([1, 2, 3], [1, 2, 3])`는 두 배열이 동일한지 여부를 확인합니다.예시 코드:두 배열이 동일.. 2024. 7. 14.
파이썬 numpy.array_equiv 함수 활용하기 Numpy array_equiv 함수 소개:Numpy의 `numpy.array_equiv` 함수는 두 배열이 동일한 값을 가지고 있는지를 확인합니다. 이 함수는 배열의 모양을 일치시키고 요소의 값이 동일한지 확인하며, 배열의 모양이 다른 경우 브로드캐스팅 규칙을 적용하여 비교합니다.기본 사용법:`numpy.array_equiv` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 두 배열이 동일한지 여부 확인 array_equiv = np.array_equiv([1, 2, 3], [1, 2, 3]) print("array_equiv 결과:", array_equiv)위 예시 코드에서 `np.array_equiv([1, 2, 3], [1, 2, 3])`는 두 배열이 동일한 값을 가지고.. 2024. 7. 13.
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