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Python/numpy511

파이썬 numpy.meshgrid 함수 활용하기 Numpy meshgrid 함수 소개:Numpy의 `numpy.meshgrid` 함수는 주어진 1차원 배열의 요소들로부터 N차원 그리드를 생성합니다. 각 입력 배열에 따라 출력 그리드의 차원이 결정되며, 출력 그리드는 각 입력 배열의 요소들로 구성된 모든 가능한 조합을 포함합니다.기본 사용법:`numpy.meshgrid` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 1차원 배열 생성 x = np.linspace(0, 5, 3) y = np.linspace(0, 5, 3) # meshgrid 생성 X, Y = np.meshgrid(x, y) print("X:\n", X) print("Y:\n", Y)위 예시 코드에서 `np.meshgrid(x, y)`는 `x`와 `y`로부터 .. 2024. 7. 7.
파이썬 numpy.copy 함수 활용하기 Numpy Copy 함수 소개: Numpy의 `numpy.copy` 함수는 배열이나 배열의 일부를 복사하는 함수입니다. 이 함수를 사용하면 원본 배열의 변경을 방지하고 안전하게 배열을 복사할 수 있습니다. 기본 사용법: `numpy.copy` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열을 복사하는 예제 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) array_copy = np.copy(array) print("복사된 배열:", array_copy) 위 예시 코드에서 `np.copy(array)`는 주어진 배열의 복사본을 생성합니다. 예시 코드: 다차원 배열의 일부를 복사하는 예제: # 다차원 배열의 일부를 복사하는 예제 array_2d = np.arra.. 2024. 7. 6.
파이썬 numpy.insert 함수 활용하기 Numpy Insert 함수 소개: Numpy의 `numpy.insert` 함수는 배열에 새로운 요소나 하위 배열을 삽입하는 함수입니다. 이 함수를 사용하면 배열의 특정 위치에 원하는 요소를 삽입할 수 있습니다. 기본 사용법: `numpy.insert` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열에 요소를 삽입하는 예제 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) new_array = np.insert(array, 2, 10) print("요소 삽입 후 배열:", new_array) 위 예시 코드에서 `np.insert(array, 2, 10)`는 주어진 배열의 인덱스 2에 값 10을 삽입한 새로운 배열을 생성합니다. 예시 코드: 다차원 배열에 행 또.. 2024. 7. 5.
파이썬 numpy.linalg.eigvalsh 함수 활용하기 파이썬 Numpy의 `numpy.linalg.eigvalsh` 함수 소개Numpy는 과학 계산을 위한 강력한 라이브러리로, 다양한 선형대수 관련 함수들을 포함하고 있습니다. 그 중 `numpy.linalg.eigvalsh` 함수는 대칭 행렬 또는 에르미트 행렬의 고유값을 계산하는 데 사용됩니다. 이 블로그 글에서는 `numpy.linalg.eigvalsh` 함수의 사용법과 예제 코드를 소개합니다.`numpy.linalg.eigvalsh` 함수란?`numpy.linalg.eigvalsh` 함수는 대칭 행렬 또는 에르미트 행렬의 고유값을 계산합니다. 에르미트 행렬은 복소수 성분을 가지며, 대각선 대칭 행렬입니다. 이 함수는 특히 대칭 행렬의 특성상 고유값이 모두 실수인 경우에 유용합니다.기본 사용법`nump.. 2024. 7. 4.
파이썬 numpy.delete 함수 활용하기 Numpy Delete 함수 소개: Numpy의 `numpy.delete` 함수는 배열에서 지정된 위치의 요소나 하위 배열을 삭제하는 함수입니다. 이 함수를 사용하면 배열을 변경하여 원하는 요소를 삭제할 수 있습니다. 기본 사용법: `numpy.delete` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열에서 요소를 삭제하는 예제 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) new_array = np.delete(array, 2) print("요소 삭제 후 배열:", new_array) 위 예시 코드에서 `np.delete(array, 2)`는 주어진 배열에서 인덱스 2의 요소를 삭제한 새로운 배열을 생성합니다. 예시 코드: 다차원 배열에서 특정 행 또는.. 2024. 7. 4.
파이썬 numpy.split 함수 활용하기 Numpy Split 함수 소개: Numpy의 `numpy.split` 함수는 배열을 지정된 인덱스 또는 축을 기준으로 분할하는 함수입니다. 이 함수를 사용하면 배열을 여러 개의 하위 배열로 나눌 수 있습니다. 기본 사용법: `numpy.split` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열을 분할하는 예제 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6]) sub_arrays = np.split(array, 3) print("분할된 하위 배열들:", sub_arrays) 위 예시 코드에서 `np.split(array, 3)`는 주어진 배열을 3개의 동일한 크기로 분할하여 하위 배열들을 생성합니다. 예시 코드: 다차원 배열을 분할하는 예제: # 다차원.. 2024. 7. 3.
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