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Python2630

파이썬 numpy.full 함수 활용하기 Numpy Full 함수 소개:Numpy의 `numpy.full` 함수는 지정된 모양(shape)과 값을 가지는 배열을 생성하는 함수입니다. 이 함수를 사용하면 원하는 값으로 초기화된 배열을 간편하게 생성할 수 있습니다.기본 사용법:`numpy.full` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 지정된 모양(shape)과 값으로 초기화된 배열 생성 full_array = np.full((2, 3), 5) # 2x3 크기의 배열을 5로 초기화 print("full_array:", full_array)위 예시 코드에서 `np.full((2, 3), 5)`는 2x3 크기의 배열을 생성하며, 모든 원소가 5로 초기화됩니다.예시 코드:다른 데이터 타입 사용:# 다른 데이터 타입 .. 2024. 10. 2.
파이썬 numpy.diag 함수 활용하기 Numpy Diag 함수 소개:Numpy의 `numpy.diag` 함수는 주어진 배열의 대각선 요소를 추출하여 1차원 배열로 반환하거나, 주어진 1차원 배열을 대각선 요소로 갖는 대각행렬을 생성합니다. 이 함수는 주로 선형대수 연산에서 사용됩니다.기본 사용법:`numpy.diag` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 1차원 배열의 대각행렬 생성 array = np.array([1, 2, 3]) diag_matrix = np.diag(array) print("diag_matrix:", diag_matrix)위 예시 코드에서 `np.diag(array)`는 배열 `[1, 2, 3]`의 대각행렬을 생성합니다.예시 코드:2차원 배열의 대각선 요소 추출:# 2차원 배열의 대.. 2024. 10. 1.
파이썬 numpy.trace 함수 활용하기 Numpy Trace 함수 소개:Numpy의 `numpy.trace` 함수는 주어진 배열의 대각선 요소의 합을 계산하는데 사용됩니다. 이 함수는 주로 선형대수 연산에서 사용되며, 특히 행렬의 트레이스를 계산하는 데 유용합니다.기본 사용법:`numpy.trace` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 2차원 배열의 대각선 요소의 합 계산 matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) trace_result = np.trace(matrix) print("trace_result:", trace_result)위 예시 코드에서 `np.trace(matrix)`는 2차원 배열의 대각선 요소의 합을 계산합니다.예시 코드:다른 축에 .. 2024. 9. 30.
파이썬 numpy.percentile 함수 활용하기 Numpy Percentile 함수 소개:Numpy의 `numpy.percentile` 함수는 주어진 배열에서 백분위수를 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수는 데이터의 분포를 이해하고 이상치를 탐지하는 데 유용하며, 데이터 과학 및 통계 분석에서 널리 활용됩니다.기본 사용법:`numpy.percentile` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 주어진 배열에서 백분위수 계산 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) percentile_50 = np.percentile(arr, 50) print("50th percentile:", percentile_50)위 예시 코드에서 `np.percentile(arr, 50)`은 주어진 배열 `arr`에서 50번째 .. 2024. 9. 29.
파이썬 numpy.ones_like 함수 활용하기 Numpy Ones_like 함수 소개:Numpy의 `numpy.ones_like` 함수는 주어진 배열과 동일한 모양과 데이터 타입을 갖는 모든 원소가 1인 배열을 생성하는데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 기존 배열의 모양을 유지한 채로 1로 초기화된 배열을 간편하게 생성할 수 있습니다.기본 사용법:`numpy.ones_like` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 주어진 배열과 동일한 모양의 1로 초기화된 배열 생성 original_array = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) ones_array = np.ones_like(original_array) print("ones_array:", ones_array)위 예시 코드에서 `np.o.. 2024. 9. 28.
파이썬 numpy.tan 함수 활용하기 Numpy Tan 함수 소개:Numpy의 `numpy.tan` 함수는 주어진 배열의 각 요소에 대해 탄젠트 값을 계산하여 반환합니다. 이 함수를 사용하면 배열의 요소를 빠르게 탄젠트 함수로 변환할 수 있습니다.기본 사용법:`numpy.tan` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 배열의 각 요소에 대해 탄젠트 값 계산하는 예제 array = np.array([0, np.pi/4, np.pi/2]) tan_array = np.tan(array) print("탄젠트 함수 결과:", tan_array)위 예시 코드에서 `np.tan(array)`는 주어진 배열의 각 요소에 대해 탄젠트 값을 계산합니다.예시 코드:라디안 단위가 아닌 각도로 계산하는 예제:# 라디안 단위가 아.. 2024. 9. 27.
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