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Python2630

파이썬 numpy.angle 함수 활용하기 Numpy Angle 함수 소개:Numpy의 `numpy.angle` 함수는 복소수 배열의 각 요소의 각도를 반환합니다. 이 함수는 주어진 복소수 배열에서 각 요소의 각도를 라디안 단위로 반환합니다.기본 사용법:`numpy.angle` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 복소수 배열 정의 arr_complex = np.array([1 + 1j, -1 - 1j]) # 각 요소의 각도 계산 (라디안 단위) angles_rad = np.angle(arr_complex) print("각도 (라디안):", angles_rad)위 예시 코드에서 `np.angle(arr_complex)`는 주어진 복소수 배열 `arr_complex`에서 각 요소의 각도를 라디안 단위로 계산합니.. 2024. 7. 10.
파이썬 numpy.conj 함수 활용하기 Numpy Conj 함수 소개:Numpy의 `numpy.conj` 함수는 복소수 배열의 켤레복소수(conjugate)를 반환합니다. 이 함수는 주어진 복소수 배열에서 각 요소의 켤레복소수를 반환합니다.기본 사용법:`numpy.conj` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 복소수 배열 정의 arr_complex = np.array([1 + 2j, 3 + 4j, 5 + 6j]) # 켤레복소수 계산 conj_complex = np.conj(arr_complex) print("켤레복소수:", conj_complex)위 예시 코드에서 `np.conj(arr_complex)`는 주어진 복소수 배열 `arr_complex`에서 각 요소의 켤레복소수를 계산합니다.예시 코드:복소수.. 2024. 7. 9.
파이썬 numpy.allclose 함수 활용하기 Numpy allclose 함수 소개:Numpy의 `numpy.allclose` 함수는 두 배열이 (상대적 또는 절대적인) 특정한 허용 오차 범위 내에 있는지를 확인합니다. 이 함수는 두 배열이 요소별로 모두 가까운지 여부를 확인하고 모든 요소가 True이면 True를 반환합니다.기본 사용법:`numpy.allclose` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 두 배열이 특정한 허용 오차 범위 내에 있는지 확인 allclose = np.allclose([1e10, 1e-7], [1.00001e10, 1e-8]) print("allclose 결과:", allclose)위 예시 코드에서 `np.allclose([1e10, 1e-7], [1.00001e10, 1e-8])`는.. 2024. 7. 8.
파이썬 numpy.meshgrid 함수 활용하기 Numpy meshgrid 함수 소개:Numpy의 `numpy.meshgrid` 함수는 주어진 1차원 배열의 요소들로부터 N차원 그리드를 생성합니다. 각 입력 배열에 따라 출력 그리드의 차원이 결정되며, 출력 그리드는 각 입력 배열의 요소들로 구성된 모든 가능한 조합을 포함합니다.기본 사용법:`numpy.meshgrid` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 1차원 배열 생성 x = np.linspace(0, 5, 3) y = np.linspace(0, 5, 3) # meshgrid 생성 X, Y = np.meshgrid(x, y) print("X:\n", X) print("Y:\n", Y)위 예시 코드에서 `np.meshgrid(x, y)`는 `x`와 `y`로부터 .. 2024. 7. 7.
파이썬 numpy.copy 함수 활용하기 Numpy Copy 함수 소개: Numpy의 `numpy.copy` 함수는 배열이나 배열의 일부를 복사하는 함수입니다. 이 함수를 사용하면 원본 배열의 변경을 방지하고 안전하게 배열을 복사할 수 있습니다. 기본 사용법: `numpy.copy` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열을 복사하는 예제 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) array_copy = np.copy(array) print("복사된 배열:", array_copy) 위 예시 코드에서 `np.copy(array)`는 주어진 배열의 복사본을 생성합니다. 예시 코드: 다차원 배열의 일부를 복사하는 예제: # 다차원 배열의 일부를 복사하는 예제 array_2d = np.arra.. 2024. 7. 6.
파이썬 numpy.insert 함수 활용하기 Numpy Insert 함수 소개: Numpy의 `numpy.insert` 함수는 배열에 새로운 요소나 하위 배열을 삽입하는 함수입니다. 이 함수를 사용하면 배열의 특정 위치에 원하는 요소를 삽입할 수 있습니다. 기본 사용법: `numpy.insert` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 배열에 요소를 삽입하는 예제 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) new_array = np.insert(array, 2, 10) print("요소 삽입 후 배열:", new_array) 위 예시 코드에서 `np.insert(array, 2, 10)`는 주어진 배열의 인덱스 2에 값 10을 삽입한 새로운 배열을 생성합니다. 예시 코드: 다차원 배열에 행 또.. 2024. 7. 5.
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