본문 바로가기
반응형

Python2720

파이썬 numpy.var 함수 활용하기 Numpy Var 함수 소개:Numpy의 `numpy.var` 함수는 배열의 분산을 계산하는 함수입니다. 분산은 데이터의 퍼짐 정도를 나타내는 지표로, 값이 클수록 데이터가 더 퍼져있음을 의미합니다. 이 함수는 주어진 배열의 분산을 계산하여 반환합니다.기본 사용법:`numpy.var` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 1차원 배열의 분산 계산 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) variance_value = np.var(array) print("배열의 분산:", variance_value)위 예시 코드에서 `np.var(array)`는 주어진 1차원 배열의 분산을 계산합니다.예시 코드:다차원 배열의 분산 계산:# 다차원 배열의 분산 계산 .. 2024. 6. 17.
파이썬 numpy.max 함수 활용하기 Numpy Max 함수 소개:Numpy의 `numpy.max` 함수는 배열에서 최댓값을 찾는 함수입니다. 이 함수는 주어진 배열의 요소 중 가장 큰 값을 반환합니다. 데이터의 최댓값을 찾는 데에 유용하게 활용됩니다.기본 사용법:`numpy.max` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다.import numpy as np # 1차원 배열에서 최댓값 찾기 array = np.array([3, 1, 4, 2, 5]) max_value = np.max(array) print("배열의 최댓값:", max_value)위 예시 코드에서 `np.max(array)`는 주어진 1차원 배열에서 최댓값을 찾습니다.예시 코드:다차원 배열에서 최댓값 찾기:# 다차원 배열에서 최댓값 찾기 array_2d = np.array([[3.. 2024. 6. 16.
파이썬 numpy.sum 함수 활용하기 Numpy Sum 함수 소개: Numpy의 `numpy.sum` 함수는 배열의 원소들을 합하는 함수로, 주어진 배열의 모든 원소를 더하여 총합을 계산합니다. 이 함수는 다차원 배열에서도 축(axis)을 지정하여 합을 계산할 수 있어서 데이터 처리 및 분석에 유용하게 활용됩니다. 기본 사용법: `numpy.sum` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 1차원 배열의 모든 원소의 합 계산 array = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) total_sum = np.sum(array) print("배열의 총합:", total_sum) 위 예시 코드에서 `np.sum(array)`는 주어진 1차원 배열의 모든 원소의 합을 계산합니다. 예시 코드: 다차원 배열의 .. 2024. 6. 15.
파이썬 numpy.linalg.eig 함수 활용하기 Numpy Linalg Eig 함수 소개: Numpy의 `numpy.linalg.eig` 함수는 주어진 정사각 행렬의 고윳값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)를 계산하는 함수입니다. 고윳값과 고유벡터는 선형 변환에서 특정 방향으로 변하지 않는 벡터와 그에 대응하는 스케일링 요인을 나타내며, 선형 변환의 특성을 설명하는 데 중요합니다. 이 함수는 주어진 행렬의 고윳값과 고유벡터를 계산하여 반환합니다. 기본 사용법: `numpy.linalg.eig` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 정사각 행렬의 고윳값과 고유벡터 계산 matrix = np.array([[1, 2], [2, 1]]) eigenvalues, eigenvectors = np.lin.. 2024. 6. 14.
파이썬 numpy.linalg.inv 함수 활용하기 Numpy Linalg Inv 함수 소개: Numpy의 `numpy.linalg.inv` 함수는 주어진 정사각 행렬의 역행렬(inverse matrix)을 계산하는 함수입니다. 역행렬은 원래 행렬과 곱했을 때 단위행렬이 되는 행렬을 말하며, 행렬의 해석적 역을 나타냅니다. 이 함수는 주어진 행렬의 역행렬을 계산하여 반환합니다. 기본 사용법: `numpy.linalg.inv` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 정사각 행렬의 역행렬 계산 matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) inverse_matrix = np.linalg.inv(matrix) print(inverse_matrix) 위 예시 코드에서 `np.linalg.inv(matrix).. 2024. 6. 13.
파이썬 numpy.linalg.det 함수 활용하기 Numpy Linalg Det 함수 소개: Numpy의 `numpy.linalg.det` 함수는 주어진 정사각 행렬의 determinant(행렬식)을 계산하는 함수입니다. 행렬식은 선형 변환의 스케일링 요인을 나타내며, 행렬이 역행렬을 가지는지 여부를 결정하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 함수는 주어진 행렬의 determinant를 계산하여 반환합니다. 기본 사용법: `numpy.linalg.det` 함수의 기본 사용법은 다음과 같습니다. import numpy as np # 정사각 행렬의 determinant 계산 matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]]) determinant = np.linalg.det(matrix) print(determinant) 위 예시 코드에서 `np... 2024. 6. 12.
반응형

티스토리툴바