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Python2624

파이썬 numpy.average 함수 활용하기 Numpy average 함수 소개: Numpy의 `average` 함수는 배열의 가중평균을 계산하는 함수입니다. 이 함수는 각 요소에 대한 가중치를 적용하여 평균을 계산할 수 있습니다. 기본 사용법: `average` 함수를 사용하여 배열의 가중평균을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열 생성 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 가중치 배열 생성 weights = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # average 함수를 사용하여 가중평균 계산 weighted_avg = np.average(arr, weights=weights) print("가중평균:", weighted_avg) 위의 예시 코드에서는 `average` 함수를 .. 2024. 8. 14.
파이썬 numpy.polyint 함수 활용하기 Numpy polyint 함수 소개: Numpy의 `polyint` 함수는 다항식의 부정적분을 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 다항식의 부정적분을 계산할 수 있습니다. 기본 사용법: `polyint` 함수를 사용하여 다항식의 부정적분을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 다항식의 계수 생성 coefficients = [1, 2, 3] # poly1d 함수를 사용하여 다항식 생성 polynomial = np.poly1d(coefficients) # polyint 함수를 사용하여 다항식 부정적분 integral = np.polyint(polynomial) print("다항식의 부정적분:", integral) 위의 예시 코드에서는 `polyint` 함수를 사용하.. 2024. 8. 13.
파이썬 numpy.simpson 함수 활용하기 Numpy Simpson 함수 소개: Numpy의 `simpson` 함수는 심슨 규칙(Simpson's rule)을 사용하여 주어진 데이터의 적분을 수행합니다. 이는 수치 적분 방법 중 하나로서, 수치적으로 부정적분을 계산하는 데 사용됩니다. 기본 사용법: `simpson` 함수를 사용하여 데이터의 적분을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 적분할 데이터 생성 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 심슨 규칙을 사용하여 적분 계산 integral = np.simpson(y, x) print("적분 결과:", integral) 위의 예시 코드에서는 주어진 데이터에 대해 심슨 규칙을 사용하여 적분을 계산합니다. `x`와 `y`는 적분.. 2024. 8. 12.
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.
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