본문 바로가기
반응형

Python2624

파이썬 numpy.histogram 함수 활용하기 Numpy histogram 함수 소개:Numpy의 `histogram` 함수는 주어진 데이터의 히스토그램을 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수는 데이터를 구간(bin)으로 나누고 각 구간에 속하는 데이터 포인트의 수를 계산합니다.기본 사용법:`histogram` 함수를 사용하여 데이터의 히스토그램을 생성하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 데이터 생성 data = np.random.randn(1000) # 히스토그램 생성 hist, bins = np.histogram(data, bins=10) print("Histogram:", hist) print("Bins:", bins)위의 예시 코드에서는 `np.random.randn(1000)`를 사용하여 1000개의 랜덤한 데이터를.. 2024. 7. 27.
파이썬 numpy.rot90 함수 활용하기 Numpy rot90 함수 소개:Numpy의 `rot90` 함수는 배열을 90도씩 반시계 방향으로 회전시킵니다. 이 함수를 사용하여 배열의 방향을 변경하거나 행렬을 전치할 수 있습니다.기본 사용법:`rot90` 함수를 사용하여 배열을 반시계 방향으로 90도 회전시키는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 2차원 배열 생성 arr = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 배열을 반시계 방향으로 90도 회전 result = np.rot90(arr) print("Result:") print(result)위의 예시 코드에서는 `np.rot90`를 사용하여 2차원 배열 `arr`을 반시계 방향으로 90도 회전시킵니다.예시 코드:2차원 배열 반시계.. 2024. 7. 26.
파이썬 numpy.random.randn 함수 활용하기 Numpy random.randn 함수 소개:Numpy의 `random.randn` 함수는 지정된 모양(shape)의 난수를 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수는 평균이 0이고 표준 편차가 1인 표준 정규 분포(standard normal distribution)를 따르는 난수를 생성합니다.기본 사용법:`random.randn` 함수를 사용하여 난수를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 2x3 형태의 난수 배열 생성 random_array = np.random.randn(2, 3) print("Random Array:") print(random_array)위의 예시 코드에서는 `np.random.randn`를 사용하여 2x3 형태의 난수 배열을 생성합니다.예시 코드:3x3.. 2024. 7. 25.
파이썬 numpy.linalg.solve 함수 활용하기 Numpy linalg.solve 함수 소개:Numpy의 `linalg.solve` 함수는 선형 방정식의 해를 계산하는 데 사용됩니다. 이 함수를 사용하여 선형 대수 문제를 해결할 수 있습니다.기본 사용법:`linalg.solve` 함수를 사용하여 선형 방정식의 해를 계산하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 선형 방정식의 계수 행렬 A = np.array([[3, 1], [1, 2]]) # 상수 벡터 b = np.array([9, 8]) # 선형 방정식의 해 계산 x = np.linalg.solve(A, b) print("Solution:") print(x)위의 예시 코드에서는 `np.linalg.solve`를 사용하여 선형 방정식의 해를 계산합니다. `A`는 선형 방정식의 .. 2024. 7. 24.
파이썬 numpy.random.randint 함수 활용하기 Numpy random.randint 함수 소개:Numpy의 `random.randint` 함수는 지정된 범위 내의 정수로 이루어진 배열을 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수는 주어진 최소값(min)과 최대값(max) 사이의 난수를 생성합니다.기본 사용법:`random.randint` 함수를 사용하여 난수를 생성하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 1부터 10까지의 정수 중에서 랜덤하게 3개를 선택하여 배열 생성 random_array = np.random.randint(1, 11, 3) print("Random Array:") print(random_array)위의 예시 코드에서는 `np.random.randint`를 사용하여 1부터 10까지의 정수 중에서 랜덤하게 3개를 선.. 2024. 7. 23.
파이썬 numpy.histogram2d 함수 활용하기 Numpy histogram2d 함수 소개:Numpy의 `histogram2d` 함수는 2차원 데이터의 히스토그램을 생성하는 데 사용됩니다. 이 함수는 2차원 데이터를 주어진 구간(bin)으로 나누고 각 구간에 속하는 데이터 포인트의 수를 계산합니다.기본 사용법:`histogram2d` 함수를 사용하여 2차원 데이터의 히스토그램을 생성하는 방법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 2차원 데이터 생성 x = np.random.randn(1000) y = np.random.randn(1000) # 히스토그램 생성 hist, xedges, yedges = np.histogram2d(x, y, bins=10) print("Histogram:", hist) print("X-edges:", xe.. 2024. 7. 22.
반응형

티스토리툴바