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Python2630

파이썬 numpy.vectorize 함수 활용하기 Numpy vectorize 함수 소개: Numpy의 `vectorize` 함수는 파이썬 함수를 배열의 각 요소에 적용할 수 있는 벡터화된 함수를 생성합니다. 이를 통해 파이썬 함수를 배열의 각 요소에 효율적으로 적용할 수 있습니다. 기본 사용법: `vectorize` 함수를 사용하여 파이썬 함수를 배열의 각 요소에 적용하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 사용자 정의 함수 def my_func(x): if x % 2 == 0: return x * 2 else: return x * 3 # vectorize 함수를 사용하여 벡터화된 함수 생성 vectorized_func = np.vectorize(my_func) # 배열 생성 arr = np.array([1, 2, 3, 4,.. 2024. 8. 8.
파이썬 numpy.cumsum 함수 활용하기 Numpy Cumulative Sum 함수 소개: Numpy의 `cumsum` 함수는 배열의 누적 합을 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수는 주어진 축을 따라 각 요소의 누적 합을 계산하여 반환합니다. 기본 사용법: `cumsum` 함수를 사용하여 배열의 누적 합을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 누적 합을 계산할 배열 생성 arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 누적 합 계산 cumulative_sum = np.cumsum(arr) print("누적 합 결과:", cumulative_sum) 위의 예시 코드에서는 주어진 배열에 대해 `cumsum` 함수를 사용하여 누적 합을 계산합니다. 추가 옵션: `cumsum` 함수는 추가적인 옵션을 지원합.. 2024. 8. 7.
파이썬 numpy.polyroots 함수 활용하기 Numpy polyroots 함수 소개: Numpy의 `polyroots` 함수는 다항식의 해(근)을 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하면 주어진 다항식의 근을 찾을 수 있습니다. 기본 사용법: `polyroots` 함수를 사용하여 다항식의 근을 계산하는 방법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 다항식의 계수 생성 coefficients = [1, -4, 3] # poly1d 함수를 사용하여 다항식 생성 polynomial = np.poly1d(coefficients) # polyroots 함수를 사용하여 다항식의 근 계산 roots = np.polyroots(polynomial) print("다항식의 근:", roots) 위의 예시 코드에서는 `polyroots` 함수를 사.. 2024. 8. 6.
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.
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