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Python2618

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.
파이썬 numpy.hstack 함수 활용하기 Numpy hstack 함수 소개: Numpy의 `numpy.hstack` 함수는 수평(horizontal)으로 배열을 쌓는 함수입니다. 이 함수는 주어진 배열들을 수평 방향으로 쌓아서 새로운 배열을 생성합니다. 기본 사용법: `numpy.hstack` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열을 수평으로 쌓는 예제 array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) hstacked_array = np.hstack((array1, array2)) print("수평으로 쌓인 배열:", hstacked_array) 위 예시 코드에서 `np.hstack((array1, array2))`는 주어진 두 배열을 수평으로 쌓아.. 2024. 7. 2.
파이썬 numpy.vstack 함수 활용하기 Numpy vstack 함수 소개: Numpy의 `numpy.vstack` 함수는 수직(vertical)으로 배열을 쌓는 함수입니다. 이 함수는 주어진 배열들을 수직 방향으로 쌓아서 새로운 배열을 생성합니다. 기본 사용법: `numpy.vstack` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열을 수직으로 쌓는 예제 array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) vstacked_array = np.vstack((array1, array2)) print("수직으로 쌓인 배열:", vstacked_array) 위 예시 코드에서 `np.vstack((array1, array2))`는 주어진 두 배열을 수직으로 쌓아서 .. 2024. 7. 1.
파이썬 numpy.concatenate 함수 활용하기 Numpy Concatenate 함수 소개: Numpy의 `numpy.concatenate` 함수는 배열을 연결(concatenate)하는 함수입니다. 이 함수는 주어진 배열들을 지정된 축(axis)을 기준으로 연결하여 새로운 배열을 생성합니다. 기본 사용법: `numpy.concatenate` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열을 연결하는 예제 array1 = np.array([1, 2, 3]) array2 = np.array([4, 5, 6]) concatenated_array = np.concatenate((array1, array2)) print("연결된 배열:", concatenated_array) 위 예시 코드에서 `np.concatenate((a.. 2024. 6. 30.
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